다음 그래프에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? (단, x는 특징, y는… | [7급 국가직 인공지능] 25년 1회차 기출문제 상세 페이지
1[7급 국가직 인공지능] 25년 1회차
다음 그래프에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? (단, 는 특징, 는 레이블이다)
1
(가)는 모델의 표현력이 부족해 훈련 오차와 검증 오차가 모두 높게 유지되는 상황을 나타낸다.
2
(나)는 훈련 오차와 검증 오차가 모두 낮고 서로 차이가 작아, 모델이 데이터에 일반화되고 있음을 보여 준다.
3
(다)는 훈련 오차가 낮고 검증 오차는 높게 유지되므로, 성능을 향상하기 위해서 모델 복잡도를 더 높여야 한다.
4
기계 학습에서 과적합은 학습 데이터에서 성능이 뛰어나지만 일반화에 대한 성능을 보장할 수 없다.
해설
옳지 않은 설명은 (다)는 과적합이므로 모델 복잡도를 더 높여야 한다는 진술이다. 과적합은 복잡도를 낮춰야 개선된다.
그래프에서 (가)는 직선 모델이 곡선 형태의 참 함수를 따라가지 못하는 과소적합, (나)는 모델이 참 함수와 거의 겹치는 적절한 적합, (다)는 모델이 표본점을 지나치게 따라가며 크게 출렁이는 과적합이다.
과적합은 훈련 오차는 낮지만 검증 오차가 높은 상태로, 모델 단순화·정규화·데이터 증강·조기 종료 등으로 복잡도를 억제해야 성능이 향상된다.
- (가)는 표현력이 부족한 과소적합이라 훈련 오차와 검증 오차가 모두 높다는 설명은 옳다.
- (나)는 훈련·검증 오차가 모두 낮고 차이가 작아 일반화가 잘 되고 있다는 설명은 옳다.
- 과적합은 학습 데이터 성능은 뛰어나지만 일반화 성능을 보장할 수 없다는 설명은 옳다.
오류나 개정된 내용이 보이면 알려주세요