기계 학습의 과잉: 원인 및 해결 방법
과잉은 언어 모델이나 다른 기계 학습 알고리즘이 훈련 데이터에 너무 익숙해지고, 보이지 않는 새로운 사례로 일반화하는 대신 훈련 데이터와 지나치게 유사한 출력을 생성하기 시작할 때 발생하는 현상입니다. 이로 인해 모델이 새 데이터에 대해 성능이 저하될 수 있으며, 모델이 보이지 않는 새로운 문장이나 문구를 처리할 수 있어야 하는 언어 번역과 같은 자연어 처리 작업에서 문제가 될 수 있습니다. 다음을 포함한 요인:
1. 과적합: 모델이 훈련 데이터에 대해 너무 잘 훈련되면 훈련 데이터에 지나치게 특화될 수 있으며 새로운 예에 일반화하는 데 실패할 수 있습니다.
2. 데이터 유출: 훈련 데이터가 적절하게 마스킹되거나 익명화되지 않으면 모델은 새로운 사례로 일반화하는 대신 훈련 데이터를 인식하는 방법을 학습할 수 있습니다.
3. 훈련 데이터의 다양성 부족: 훈련 데이터가 충분히 다양하지 않으면 모델이 충분히 넓은 범위의 예에 노출되지 않을 수 있으며 훈련 데이터에 지나치게 익숙해질 수 있습니다.
4. 불충분한 정규화: 드롭아웃 및 가중치 감소와 같은 정규화 기술은 모델의 예측에 노이즈를 추가하고 모델이 훈련 데이터에 너무 전문화되는 것을 방지하여 과잉을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 잘못된 평가 측정항목 선택: 평가 측정항목이 현재 작업에 적합하지 않은 경우 모델은 실제 작업이 아닌 평가 측정항목에 맞게 최적화되어 과잉 상태로 이어질 수 있습니다.
6. 부적절한 양의 데이터: 훈련 데이터의 양이 너무 작으면 모델에 새로운 예제로 일반화할 만큼 충분한 정보가 없어 과잉 상태로 이어질 수 있습니다. 잘못된 하이퍼파라미터 조정: 모델의 하이퍼파라미터가 적절하게 조정되지 않으면 모델이 훈련 데이터에 지나치게 특화되어 과부화로 이어질 수 있습니다. 도메인 적응 부족: 모델이 대상 도메인에 적합하지 않은 경우 대상 도메인의 새로운 사례로 일반화할 수 없어 과도하게 이어질 수 있습니다. . 훈련 데이터의 양 늘리기: 더 많은 훈련 데이터를 제공하면 모델이 새로운 예를 일반화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 정규화 기술 사용: 드롭아웃 및 가중치 감소와 같은 정규화 기술은 모델의 예측에 노이즈를 추가하고 훈련 데이터에 너무 전문화되는 것을 방지하여 과잉을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다른 평가 측정항목 사용: 평가 측정항목이 현재 작업에 적합하지 않은 경우 다른 평가 측정항목을 사용하면 모델이 새로운 사례로 일반화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
4. 훈련 데이터의 다양성 증가: 더욱 다양한 훈련 데이터를 제공하면 모델이 새로운 사례로 일반화되는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. 모델을 대상 도메인에 적용: 모델을 대상 도메인에 적용하면 대상 도메인의 새로운 사례로 일반화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
6. 전이 학습 사용: 전이 학습은 사전 훈련된 모델을 시작점으로 사용하여 모델이 새로운 예제로 일반화되는 데 도움이 될 수 있습니다. 앙상블 방법 사용: 배깅 및 부스팅과 같은 앙상블 방법은 여러 모델의 예측을 결합하여 모델이 새로운 사례로 일반화되는 데 도움이 될 수 있습니다.
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