[Backend][Basic] 과적합으로 인한 성능 저하? 오차 줄이는 실전 전략

 

 

 

모델이 훈련 데이터에서는 정확도가 높은데, 검증 데이터나 실제 환경에서는 예측 성능이 크게 떨어지는 경우가 있나요?

그렇다면 당신의 모델은 **과적합(overfitting)**에 걸렸을 확률이 높습니다.

이번 글에서는:

• 과적합이 왜 생기는지
• 실전에서 어떻게 막거나 줄이는지
• 그리고 코드 예시까지 포함해 실용적으로 정리합니다.

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1. 과적합이란?

과적합은 모델이 훈련 데이터를 과하게 학습해, 데이터의 패턴뿐 아니라 노이즈까지 외워버리는 현상입니다.

그 결과, 새로운 데이터에 일반화되지 못하고 성능이 떨어지는 문제가 생깁니다.

 

원인

• 모델이 너무 복잡할 때 (레이어 많고 파라미터 많은 딥러닝 모델 등)
• 훈련 데이터 양이 적을 때
• 불필요한 특성(feature)이 포함됐을 때

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2. 과적합 방지 전략

A. 데이터 관련 전략

① 데이터 증강 (Data Augmentation)

• 특히 이미지, 텍스트, 오디오에서는 입력을 다양하게 변형해서 데이터 수를 늘리는 효과.
• 일반화에 큰 도움을 줍니다.

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    zoom_range=0.15,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

datagen.fit(X_train)

② 데이터 양 늘리기

• 더 많은 데이터를 확보하면, 모델이 특정 샘플을 외울 가능성이 줄어듭니다.
• 웹 크롤링, 시뮬레이션, 증강 등 다양한 방식으로 수집 가능.

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📌 B. 모델 구조 관련 전략

③ 드롭아웃(Dropout)

• 학습 중 일부 뉴런을 랜덤하게 끄는 방식.
• 특정 뉴런에 의존하지 않도록 하여 일반화 성능 향상.

from keras.layers import Dropout, Dense

model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))

 

④ 배치 정규화 (Batch Normalization)

• 각 배치 단위로 입력을 정규화 → 학습 안정화 + 과적합 억제

from keras.layers import BatchNormalization

model.add(Dense(128))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))

⑤ 모델 단순화

• 복잡한 모델은 데이터를 외우기 쉽습니다.
• 레이어 수나 노드 수를 줄이기만 해도 과적합을 막을 수 있음.

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C. 학습 관련 전략

⑥ 조기 종료 (Early Stopping)

• 검증 손실이 일정 에폭 이상 개선되지 않으면 학습을 멈춤
• 가장 좋은 모델 상태를 자동 저장 가능

from keras.callbacks import EarlyStopping

early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, restore_best_weights=True)

model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.2, epochs=100, callbacks=[early_stop])

⑦ 정규화 (Regularization)

• L1 정규화: 가중치 일부를 0으로 만들어 특성 선택 효과
• L2 정규화: 가중치가 너무 커지는 걸 막아 일반화 향상

from keras.regularizers import l2

model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.01)))

⑧ 학습률 스케줄링

• 처음엔 빠르게 학습하다가 나중에는 천천히 → 안정적 수렴

from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

lr_schedule = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5, patience=3)

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3. 에폭 수 조절 및 시각화

너무 짧은 학습 → 과소적합

너무 긴 학습 → 과적합

그래서 검증 손실이 언제부터 다시 증가하는지 확인하는 것이 중요합니다.

 

시각화 도구 추천:

• TensorBoard
• Weights & Biases (wandb)

# TensorBoard 사용 예시
tensorboard --logdir=logs/

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실전 적용 예시: 케라스로 조기 종료 + 정규화 적용하기

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.callbacks import EarlyStopping

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, restore_best_weights=True)

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.2, epochs=100, callbacks=[early_stop])

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마무리

과적합은 모든 모델이 한 번쯤 겪는 자연스러운 문제입니다.

하지만 적절한 전략을 적용하면 충분히 통제 가능합니다.

기억하세요:

• 복잡한 모델 + 적은 데이터 조합은 과적합 위험이 큼
• 검증 성능을 항상 함께 체크
• 하나의 전략이 아닌, 여러 전략을 조합해서 사용하는 것이 실전에서는 일반적 훈련 정확도에 만족하지 말고, 진짜 실력은 검증 데이터와 실제 환경에서 드러난다는 점을 꼭 기억하세요.