자신에 대한 고찰

만약 만든 알고리즘이 high variance에 의해서 어려움을 겪고 있다면, 아래의 방법을 고려해봐라: - 학습 데이터를 추가할 것 : 이 방법은 만약 당신이 데이터에 대해서 많이 접근할 수 있고, 이를 처리할 연산 능력이 충분한 한, Variance 문제를 해결할 수 있는 가장 간단하고 신뢰할 만한 방법이다. - 정규화 방법을 적용해볼 것 (L2 regularization, L1 regularization, dropout) : 이 방법은 variance를 줄여주지만, bias를 높이는 부작용이 있다. - Early Stopping을 적용해볼 것 (예를 들어 개발 데이터 오류에 기반해서 gradient descent를 빨리 멈추게 한다던지...) : 이 방법은 variance를 줄여주지만 bias를 높..