여러가지 regularization 기법
1. regularization generalization이 잘 되게하고자 학습을 방해하는 요소를 추가하여 학습뿐만 아니라 test에도 잘 동작하는 모형을 만드는 방법 여러가지 방법들 모두 시도해보면서 잘 되면 좋고 아님 말고… 2. Early stopping Early stopping은 iteration이 증가할 수록 test error는 증가하니 증가하기 전에 멈추자는 원리 특히 test data는 학습 과정에서 사용하면 안되니까 train data의 일부인 validation set으로 평가했다는 점이 주목할만 하다. 3. Parameter norm penalty Parameter norm penalty는 네트워크의 parameter가 크기면에서 너무 커지지 않았으면 하는 바람에서 나온 것 L1, ..