Regularization 정규화는 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위한 중요한 기법중 하나로, 모델이 학습데이터에만 맞춰진 overfitting 학습을 방해 및 규제하여, 일반화 증진을 하는 것이 그 목적이다.즉 모델이 학습 데이터에만 잘 적용되는 것이 아니라 테스트 데이터나 실제 새로운 데이터에도 잘 일반화되도록 모델을 조정하는 과정이다. 아래 다양한 종류의 정규화 기법들을, 실제 딥러닝 모델링 할때 상황에 맞게 취사 선택해가면서 적용해볼 수 있다. 1) Early stopping Early stopping은 모델이 과적합될 때 학습을 조기에 멈추는 기법이다.학습을 멈출때에 validation 에러를 이용해서, training에 포함되지 않은 valid 데이터의 loss가 커지기 시작하는 시점에..
