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[일반] ML, 더블딥

경갤러(218.53) 2024.02.03 13:19:29
조회 122 추천 1 댓글 1
														

https://medium.com/mlearning-ai/intuitive-explanations-of-why-over-parameterised-deep-nets-dont-overfit-8a323b223ba6


 

데이터에 비해 파라미터 수가 매우 적을때는 몇개만 추가해도 적합도 상승

추가하다 보면 비교적 적은 파라미터를 가지고 제일 좋은 예측을 하는 구간 도달 (첫번째 딥dip)

그 이후에 파라미터 추가하면 과적합되어 예측성능 나빠짐

그런데 또 추가하다 보면 어느 순간 예측성능이 다시 좋아지기 시작해서

최종적으로는 적은 파라미터를 사용한 최선의 예측보다 더 나은 예측이 되기 시작함 (두번째 딥)


왜 그런지는 모른다고 하는데 들어본 가설 중에는 (파라프레이징하자면)

파라미터가 많아지면 주어진 데이터에 최적인 모델이 아니라 로컬 최적인 모델간의 셀렉션하는 모델이 생긴다

파라미터가 많아지면 에러표면이 평활화되어서 알고리즘이 전역최적화하기 좋아진다

이런 것들이 있었음


경제학은 문과이기도 하니까 문과감성으로 이야기하자면

이런 유머 있었지






첫번째 딥의 왼쪽이 학사 석사고 오른쪽이 박사 교수

그래서 교수는 중간의 봉우리에 있다고 볼 수 있지 않나


그럼 두번째 딥으로 내려가는 부분은 왜 못 가봤나?

현실에 아직 나타나지 않은 데이터라서


학문의 대가란 무엇인가?

두번째 딥으로 내려가는 방향을 제시하고 이해시키는 사람


이런 생각이 들었다

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