# high variance

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Problem Setting and Regularization

training을 하기 위해서 결정해야 할 것들이 정말 많지만 각 hyperparameter 사이에 dependency가 있기 때문에 guess가 매우 어렵다. 그렇기 때문에 실제로 machine learning은 굉장히 반복적인 작업이다. Dataset 좋은 cho

Bias Data augmentation K-fold Cross Validation Normalizing Regularization Vanishing gradient Variance dataset dropout regularization early stopping exploding gradient high bias high variance hyperparameter normalize overfitting regularization parameter underfitting weight decay

2022년 4월 17일

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