1. Regularization? 딥러닝 모델을 구성하다 보면 우리가 만든 모델이 실제 데이터에 잘 맞지않는 (과적합 or 과소적합) 결과를 마주치게 될것이다. 이이럴때 우리는 '규제' Regularization를 활용해서 이러한 현상을 피할 수 있는데 쉽게 설명하자면 모델에 조건들을 추가해서 어느 선을 넘지 않은 이상한 모델이 만들어 지지 않게 만드는 것이다. 그렇다면 왜 이러한 규제들을 사용할까? 앞에서 설명했듯이 과적합이나 과소적합 (Overfitting, Underfitting)을 피하기 위해서 이다. 과적합과 과소적합을 피하기 위해서 우리가 할 수 있는 방법은 크게 2가지이다. 1. DataSet의 Size를 증가한다 하지만 이러한 방법은 실제 데이터를 수집하는 환경에 제약이 있다. 또한 캐글이..