PCA 하는법
데이터 분포를 보고 무엇을 했는지 정리
dropout
Dropout은 신경망 모델에서 **과적합(overfitting)**을 방지하는 데 효과적인 기법입니다. 이 방법은 훈련 과정에서 신경망의 일부 뉴런을 임의로 "끄는" 방식으로 동작하며, 이로 인해 모델은 데이터 입장에서 새로운 모델을 학습하는 것처럼 보이게 됩니다.
데이터 입장에서 새로운 모델을 도는 것처럼 된다. 그래서 overfitting 방지
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