신용 위험 모델의 훈련 정확도는 99%이지만, 검증 정확도는 82%에 불과합니다. 회사는 배포 전에 이 성능 격차를 해결해야 합니다. 과적합을 해결하고 일반화 성능을 개선하는 방법은 무엇입니까?

훈련 정확도는 높지만 검증 정확도가 낮은 것은 모델이 훈련 데이터에 과적합되었음을 나타냅니다. 드롭아웃 레이어는 훈련 중 무작위로 뉴런을 비활성화하여 모델이 특정 특징에 과도하게 의존하는 것을 방지하고 일반화 능력을 향상시킵니다. L1 또는 L2 정규화는 모델의 가중치에 페널티를 부여하여 모델 복잡성을 줄이고 과적합을 방지합니다. k-겹 교차 검증은 데이터셋을 여러 개의 폴드로 나누어 모델을 여러 번 훈련하고 평가함으로써 모델의 일반화 성능을 더 신뢰성 있게 추정합니다. 다른 옵션들은 과적합을 악화시키거나(모델 복잡성 증가), 직접적인 해결책이 아니거나(PCA, 교차 엔트로피 손실), 데이터 처리 방식에 가깝습니다(데이터 증강, 중복 제거, 계층 샘플링).