학습 데이터와 검증 데이터의 성능 차이에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

AICE · 0pt

학습 데이터의 성능이 검증 데이터보다 조금이라도 높다면 반드시 과대적합이 발생한 것이다. 학습 성능은 매우 높지만 검증 성능이 상대적으로 크게 낮다면 과대적합 가능성을 확인할 필요가 있다. 과대적합된 모델은 학습 데이터의 특성이나 잡음에 지나치게 적합되어 새로운 데이터에서 성능이 저하될 수 있다. 학습 성능과 검증 성능의 차이는 모델의 일반화 성능을 판단할 때 참고할 수 있다.