과적합(Overfitting)과 정규화 기법 (L1/L2 정규화, 드롭아웃)1. 과적합(Overfitting)이란?딥러닝 모델을 훈련할 때 가장 중요한 목표는 훈련 데이터뿐만 아니라 새로운 데이터에도 잘 일반화할 수 있도록 하는 것입니다. 하지만 때때로 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적응하여 새로운 데이터에서는 제대로 성능을 발휘하지 못하는 현상이 발생하는데, 이를 "과적합(Overfitting)"이라고 합니다.과적합이 발생하면 훈련 데이터에서는 높은 성능을 보이지만, 검증 데이터나 실제 데이터에서는 성능이 저하됩니다. 이는 모델이 데이터의 패턴을 학습하기보다 단순히 암기하는 것에 가까워지는 현상입니다.과적합은 다음과 같은 원인으로 발생할 수 있습니다:모델의 복잡도가 너무 높음: 뉴런과 레이어 수가 너무..
