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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-OVER-001
category: Unified
confidence_score: 0.98
tags: [auto-reinforced, overfitting, machine-learning, model-evaluation, generalization, [[Deep-Learning|Deep-Learning]]]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Overfitting|Overfitting]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "데이터를 외우는 모델의 비극: 훈련용 데이터에만 너무 완벽하게 맞춰진 나머지, 정작 실전(Test data)에서는 작은 변동조차 견디지 못하고 성능이 곤두박질치는 '응용력 제로'의 상태."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
과적합(Overfitting)은 모델이 학습 데이터의 노이즈나 세부 사항에 지나치게 적응하여, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력을 잃는 현상입니다.

1.  **원인**:
    *   **High Complexity**: 데이터에 비해 모델 파라미터가 너무 많음. ([[L2-Regularization|L2-Regularization]]과 연결)
    *   **Lack of Data**: 훈련 데이터가 너무 적어 특수한 케이스를 일반적 법칙으로 오해함.
    *   **[[Noise|Noise]] learning**: 데이터 속의 무의미한 잡음까지 법칙으로 학습함. (Noise와 연결)
2.  **해결책 (방역 기법)**:
    *   **[[Regularization|Regularization]]**: 가중치에 벌금을 매겨 모델을 단순화. (L2-Regularization와 연결)
    *   **Cross Validation**: 데이터를 여러 뭉치로 나눠 교차 검증.
    *   **Early Stopping**: 실전 성능이 떨어지기 직전에 학습을 멈춤.
    *   **Dropout**: 학습 시 신경망의 일부 노드를 무작위로 꺼서 의존성 분산.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 과적합을 무조건 피해야 할 정책으로 보았으나, 현대 정책은 충분히 과적합된 모델에서 '그로킹(Grokking)'이라는 갑작스러운 일반화 정책이 나타난다는 점을 발견하여 이를 연구함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 거대 모델 정책(LLM 등)에서는 파라미터가 압도적으로 많음에도 불구하고 데이터가 워낙 방대하여 과적합보다는 오히려 지식이 부족한 '과소적합(Underfitting)'이나 데이터 바닥남 정책을 걱정하는 시대로 변화함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[L2-Regularization|L2-Regularization]], [[Noise|Noise]], [[Machine Learning (ML)|Machine Learning (ML)]], Deep Learning (DL), [[Optimization|Optimization]]
- **Modern Tech/Tools**: Dropout, Weight decay, Augmentation, Cross-validation.
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