모던지

훈련 데이터 정확도는 99퍼센트인데 검증 데이터 정확도가 65퍼센트입니다. 적절한 대응이 아닌 것은?

  1. 학습 데이터를 더 확보한다
  2. 모델의 층과 파라미터를 더 늘려 표현력을 키운다
  3. 모델의 복잡도를 낮춘다
  4. 규제를 강화한다
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2. 모델의 층과 파라미터를 더 늘려 표현력을 키운다

훈련만 잘하고 검증에서 무너지는 것은 과대적합 신호입니다. 복잡도를 더 키우면 상황이 악화됩니다. 규제, 단순화, 데이터 확보, 조기 종료가 맞는 방향입니다.

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모던지가 직접 쓴 문항입니다. 시행기관과 관계가 없습니다.