좋은 질문입니다!
모델 학습(Machine Learning Training) 과정에서 자주 듣는 “Overfitting (오버피팅)“에 대해 명확히 설명드릴게요.

🎯 Overfitting(오버핏)이란?

모델이 학습 데이터(training data)에 너무 과하게 맞춰져서, 새로운 데이터(test/unseen data)에는 잘 일반화되지 못하는 현상입니다.

즉,

  • 학습 데이터에서는 정확도가 매우 높지만,
  • 실제로 새로운 데이터에 적용하면 성능이 급격히 나빠지는 문제입니다.

🚀 쉽게 예를 들면

  • 학생이 기출문제만 외워서 시험을 치면 기출에는 만점이지만,
    처음 보는 문제는 전혀 못 푸는 것과 비슷합니다.

(공부를 “문제의 패턴”을 이해한 게 아니라 “문제 자체”만 외운 거죠.)

📚 Overfitting 특징

구분 내용
학습 데이터 성능 매우 높음
검증/테스트 데이터 성능 낮음
모델 복잡도 보통 너무 높음 (불필요하게 복잡한 구조)
원인 너무 많은 파라미터, 너무 오래 학습, 데이터 부족 등

📈 Overfitting 그래프 예시

  • 학습 데이터 Loss: 계속 감소
  • 검증 데이터 Loss: 어느 순간부터 증가

이 때가 오버핏의 시작입니다.

(원하면 이 흐름 그래프도 그려서 보여드릴게요!)

🔥 Overfitting을 방지하는 방법

방법 설명
Regularization (규제) L1, L2 규제 추가해서 모델 복잡도 줄임
Dropout 학습 중 일부 뉴런 임의로 끄기
Early Stopping 검증 성능이 나빠지기 시작하면 학습 조기 종료
데이터 증강(Data Augmentation) 학습 데이터 양 늘리기
더 간단한 모델 사용 복잡도를 낮춘 모델 선택
Cross Validation 데이터 셋을 나눠 여러 번 평가

✨ 한 줄 요약

Overfitting은 ‘암기’만 한 모델을 의미하며, ‘이해’하는 모델로 만들려면 일반화 능력을 키워야 한다.

📚 추가로 궁금할 수 있는 것

  • Overfitting vs Underfitting 차이
  • Regularization(규제) 기법 구체적 설명
  • Overfitting 체크하는 방법 (Validation Curve, Learning Curve)

필요하면 바로 이어서 설명하거나, 코드 예제(Pytorch/Tensorflow로 overfit된 모델 만드는 간단 예제)도 만들어드릴게요! 🔥

혹시 “Underfitting”도 간단히 이어서 비교 설명해드릴까요? 🚀
(딱 1분이면 됩니다!)

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