과적합 자동 방지하기
과적합은 모델이 훈련 집합 외의 데이터에 일반화되지 않는 것을 말합니다. 과적합을 방지하는 한 가지 방법은 보류된 유효성 검증 데이터 집합에서 모델의 성능을 감시하고 그 성능이 향상되지 않으면 훈련을 중지하는 것입니다. 이 예는 NetTrain의 TrainingStoppingCriterion 옵션을 사용함으로써 네트워크가 향상되는지 여부를 판단하고, 과적합을 방지하는 기준을 지정하는 방법을 보여줍니다.
간단한 네트워크를 만듭니다.
붓꽃의 데이터 집합에서 네트워크를 훈련하고 유효성 검사 F1 점수가 100 라운드 이상에서도 향상되지 않으면 훈련을 중지합니다.
이 네트워크를 조기 중단하지 않고 훈련한 동일한 네트워크와 비교합니다. F1 점수는 비슷하지만 후자의 훈련 시간은 훨씬 깁니다. 이 예는 훈련 집합을 과적합했기 때문에 검증의 F1 점수가 저하되었습니다.
