인공지능 과적합 문제

Overfitting Problem

학습을 과하게 시켜 학습 데이터에선 최적의 결과를 내지만 새로운 데이터에 대해선 판단력이 부정확해지는 문제

• 반대의 경우를 인공지능 부적합 문제라고 한다.

해결법

• 다양한 데이터 추가
• 드롭 아웃(Drop Out)
• 조기 중단(Early Stop)
• 제한된 볼츠만 머신(Restricted Boltzman Machine, RBM)

예시

• 5가지 종의 강아지 사진 10만장으로 학습을 오랫동안 시킬 경우
  • 정확히 5가지 종에 일치하는 강아지에 대해서만 강아지라고 판단
  • 3가지 종의 강아지 사진 1만장으로 가볍게 학습을 시킨 경우 오히려 정확도가 높을 수 있음
• 이세돌vs알파고 4국에서 79수 부터
  • 이기는 수에 대해서만 학습을 한 알파고는 이길 수 있는 수가 없자 '최선'의 수가 아닌 알 수 없는 수를 둠

같이 보기

• 인공지능
• 머신러닝
• 인공지능 부적합 문제