기계학습에서 발생할 수 있는 과적합(overfitting)을 완화하기 위한 방법으로 옳지 않은 것은?
- ①드롭아웃(dropout)은 학습 과정에서 노드를 미리 정해진 비율만큼 랜덤으로 비활성화하여 과적합을 완화한다.
- ②배치 정규화(batch normalization)는 은닉층의 가중치를 정규화하고 노드값의 표준편차를 증대시켜 과적합을 완화한다.
- ③데이터 증강(data augmentation)은 기존 학습 데이터에 약간의 변형을 가한 새로운 학습 데이터를 추가하여 과적합을 완화한다.
- ④규제화(regularization)는 오차 함수를 오차 항과 모델 복잡도 항의 합으로 정의하여 가중치의 절댓값을 제한함으로써 과적합을 완화한다.
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정답 ②
출처: 인사혁신처 공개 기출(공공데이터포털, 이용허락 제한 없음)