📲 규제 기법

딥러닝의 경우 층이 깊지 않더라도 최적화가 필요한 파라미터가 굉장히 많습니다.

이 경우 비교적 깊지 않더라도 과대적합에 빠질 수 있다는 문제가 존재하고 있지만,
딥러닝에선 보통 깊이를 줄이지 않고 과대적합을 방지하는 규제를 사용합니다.

대표적으로 데이터 증대, 드롭아웃, 가중치 감쇠가 있고 이에 대해 알아봅니다.