인공지능 그래프 질문좀

[익명(222.108)]

1에포크에서 값이 확 올라가는데 이런부분을 뭐라함?? 과대적합인가 모시기 그건가

[익명(175.116)]

overfitting

[밍고스사랑해(mingosudaisuki)]

딱히 이름이 있나...? 처음에는 무작위로 초기화돼있으니까 개판인데 딱 훈련 데이터를 한번 보여줬으니까 아 이런건가보다 하고 대충 감잡은거지

[익명(1.237)]

에폭40기준으로 봐라

[익명(221.142)]

근데 과적합 개념이 우리나라에 잘못전파된듯.. SVM의 polynomial 모델링에서나 과적합있찌 신경망에는 없음 epoch 아무리 올려도 미국학자들도 SVM에 있던 과적합이 신경망에도 있을까봐 regularization도입하긴 했지만 실제로 신경망은 epoch 높을 수록 좋은듯

[익명(1.237)]

svm이랑 신경망이 아니라 비딥러닝모델 vs 딥러닝모델 관점에서 보면 될듯 태스크관점에서 컴퓨터비전,NLP같은 영역에서는 딥러닝이 매우잘통하고 과적합현상 없을가능성이높고 그 외 영역에서는 unseen데이터로인해 딥러닝적용시 과적합발생매우높고 모델제약 조건 등 알고리즘적 제약정책이 필요한듯

[익명(221.142)]

요부분은 내가 의문을 제시한거기 땜에 공부더해서 완벽히 정립되면 프갤에 한번 정리함