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딥러닝일반화1

딥러닝 모델, 트레인-테스트 성능 차이가 중요한 진짜 이유 트레인과 테스트 정확도가 비슷하면 무조건 좋은 걸까요? 오늘 확실히 알려드립니다!안녕하세요, 여러분! 요즘 딥러닝 모델을 다루면서 가장 많이 하는 고민이 바로 '트레인 데이터와 테스트 데이터 정확도 차이' 아닌가요? 저도 처음에는 테스트 성능이 트레인 성능보다 낮게 나오는 게 너무 찝찝했어요. 😅 오늘은 이 차이가 왜 중요한지, 그리고 차이가 작다고 무조건 좋은 건 아닌 이유까지 속 시원하게 알려드릴게요!목차트레인과 테스트 차이, 왜 중요할까? 차이가 적을수록 좋은 이유 구체적인 예시로 보는 차이 차이가 작아도 안심하면 안 되는 이유 가장 이상적인 시나리오 결론: 차이도 성능도 둘 다 중요!트레인과 테스트 차이, 왜 중요할까?트레인 데이터(학습 데이터)와 테스트 데이터(검증 데이터)의 성능 차이는 모델.. 2025. 3. 27.

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