1. 데이터 확장(Data Augmentation): 입력 데이터의 다양성을 늘리는 방법입니다. 예를 들어 이미지 데이터에서는 이미지를 회전, 확대, 축소, 이동 등의 변환을 적용하여 학습 데이터셋을 확장시킬 수 있습니다. 이를 통해 모델이 다양한 변형에 대해 더 잘 일반화되도록 도와줍니다.

2. 드롭아웃(Dropout): 학습 중에 일부 뉴런을 임의로 비활성화시키는 방법입니다. 드롭아웃을 적용하면 모델이 특정 뉴런에만 의존하는 것을 방지하여 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

3. 조기 종료(Early Stopping): 학습 중에 검증 데이터의 오차가 감소하지 않거나 증가하는 지점을 기준으로 학습을 조기 종료하는 방법입니다. 이를 통해 모델이 오버피팅되는 것을 방지할 수 있습니다.

4. 가중치 감소(Weight Decay): 목적 함수에 가중치의 크기에 대한 패널티 항을 추가하여 가중치 증가를 제한하는 방법입니다. 이를 통해 모델이 적은 가중치를 가지는 것을 선호하도록 유도하여 과적합을 완화할 수 있습니다.

5. 교차 검증(Cross Validation): 데이터를 여러 개의 부분집합으로 나누어 학습과 검증을 반복하여 평균 검증 성능을 측정하는 방법입니다. 이를 통해 일반화 능력을 더 정확하게 평가할 수 있습니다.

이러한 과적합 방지 기법을 조합하여 PyTorch 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 확장과 드롭아웃을 함께 사용하거나 조기 종료와 가중치 감소를 함께 적용할 수 있습니다. 응용 분야와 데이터셋에 맞는 적절한 방법을 선택하여 모델의 일반화 능력을 향상시키세요.

참고 자료:

• Deep Learning Book - Regularization
• PyTorch 공식 문서 - Overfitting