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딥러닝 학습 시 DNN 모델의 Training Loss 결과가 기대성능보다 높고, Validation Loss 역시 높을 경우, Underfitting이 발생한다고 할 수 있다. 이러한 경우 어떻게 아키텍처를 수정하는 게 좋을까? 중요 포인트는 네트워크의 Capacity를 올리는 것! 이다 FNN(Feedforward Neural Network)을 사용한 경우, (1) Epoch 수를 늘린다 (2) DropOut 적용 확률을 줄인다 (3) 레이어 당 노드 수를 늘린다 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용한 경우 (1) Convolution 커널 수를 늘린다 (2) Convolution 레이어 수를 늘린다 (3) L2-Regularization term λ를 줄인다

Data Science&AI 2021. 5. 15. 19:30

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