문제
정규화(Regularization) 기법에서 하이퍼파라미터 λ(람다)의 역할에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① λ가 클수록 모델의 복잡도가 증가하고 과적합 위험이 커진다 ② λ가 0에 가까우면 정규화 효과가 거의 없어진다 ③ λ값은 항상 1로 고정해야 최적의 성능을 얻을 수 있다 ④ λ는 훈련 데이터의 크기에 따라 자동으로 결정되는 값이다
정답
2번
해설
정규화에서 λ는 페널티 강도를 조절하는 하이퍼파라미터입니다. λ=0이면 정규화 항이 사라져 일반 회귀와 같아지고, λ가 클수록 페널티가 강해져 모델이 단순해집니다. ① λ가 클수록 모델은 단순해집니다. ③④는 잘못된 설명입니다.