모델의 일반화능력(generalization performance)

모델에 학습을 계속 시켜서 train data에 대해 error를 0으로 만드는 것이 최적인가? 많은 경우 우리는 ‘generalization performance’가 좋은, train data가 아닌 다른 test data에 대해 잘 동작하는 모델을 만들고자 함 iteration이 커질 수록 train error는 계속 줄어들지만 test error는 어느 순간 커진다는 것이 알려짐 generalization performance가 좋다는 것은 이 모델의 train data의 성능이 다른 test data에서의 성능과 비슷하게 나온다는 것임 generalization performance가 좋은 모델이 반드시 좋은 모델인가? 사실 그렇지도 않다. generalization performance가 좋다고..