(작성중)[DeepLearningBook] Chapter 7 : Regularization for Deep Learning

이 책 내용을 정리한 포스트입니다.

https://www.deeplearningbook.org/,

Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, An MIT Press book

책 전체 목차

contents



머신러닝 알고리즘의 핵심적인 문제는 단순히 학습 데이터에 대해서만 우수한 성능을 보이는 것이 아니라, 새로운 데이터가 들어와도 잘 예측하게끔 만들어야 한다는 것이다. Training error를 손해보더라도 test error를 줄이기 위한 많은 방법들이 있는데, regularization이라고 불리운다.

5장에서는 generalization, underfitting, overfit-ting, bias, variance, regularization 의 대략적인 컨셉을 소개했다.