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머신러닝 모델 훈련 중지 전략: Early Stopping 완전 정복

머신러닝 모델을 훈련하는 과정은 종종 오랜 시간이 소요될 수 있으며, 과적합(Overfitting) 문제로 인해 모델의 성능이 오히려 저하될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 효과적인 전략 중 하나가 바로 'Early Stopping(얼리 스토핑)'입니다. 이 글에서는 Early Stopping의 개념, 중요성, 다양한 구현 방법, 그리고 실제 사용 예시를 자세히 살펴보겠습니다. 🧠 Early Stopping이란?Early Stopping은 머신러닝 모델 훈련 과정에서 모델의 성능이 더 이상 향상되지 않거나 오히려 감소하기 시작할 때 훈련을 조기에 중단하는 기법입니다. 즉, 모델이 과적합되기 전에 훈련을 멈춰서 일반화 성능을 향상시키는 것입니다. Early Stopping은 훈련 데이터(Tra..
머신러닝 2025. 3. 21. 22:18
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