VGG16

과대적합을 방지할 수 있는 방법 예방책일 뿐 100% 해결해주지 않음 규제화 함수 드롭아웃 배치 정규화 규제화 함수 tensorflow.keras.regularizers 케라스에서 제공 L1, L2, ElasticNet 규제화함수는 기능에 맞게 가중치의 합을 구해 손실함수에 더해줌 안정적인 그래프가 그려짐 드롭아웃 학습이 진행되는 동안 신경망의 일부 유닛을 제외(드롭) 일부 유닛의 가중치를 학습에서 제외시킴 -> 학습 데이터에 대한 모델의 예측 성능을 저하시켜서 과적합을 방지함 테스트 시에는 드롭아웃이 작동하지 않고 모든 유닛이 활성화되는 대신, 출력값을 드롭아웃 비율만큼 줄여줌 Dropout rate는 일반적으로 0.2~0.5 사용 과적합 해소 정확도 역시 개선됨 배치 정규화 드롭아웃과 비교되어 사용되..