빅데이터분석기사 필기 제3회 기출 · 분석모형 개선

과대적합은 모형이 훈련 데이터에 지나치게 맞춰지는 문제이므로 모형의 복잡도를 낮추거나 학습을 일찍 멈춰 막는다. 학습률은 가중치를 얼마나 크게 갱신할지 정하는 값으로 수렴 속도·안정성에 관여할 뿐이고 오히려 낮출수록 훈련 데이터에 더 촘촘히 적합되므로, 3번은 과대적합 방지 방법이 아니다.
1번은 가중치 규제(L1·L2)로 가중치 크기를 제한하는 방법, 2번은 노드 수를 줄여 모형 복잡도를 낮추는 방법, 4번은 에포크를 제한하는 조기 종료로 모두 대표적인 과대적합 방지 기법이다.