네트워크를 구성하고, training을 하는데, accuracy와 cross-entropy의 그래프에서 training, validation의 값이 차이가 나는게 보였다. 빨간색이 training, 파란색이 validation이다. training의 acc의 값은 증가하고, cross-entropy의 값은 계속 줄어드는데 반면, validation의 값은 반대로 유지가 되거나, 반대로 증감하는 그래프를 확인할 수 있었다. 즉 현재 네트워크는 overfitting 되었다고 말할 수 있다. Dropout tensorflow에서는 fully connected layer를 일정 노드를 dropout을 함으로써, overfitting문제를 해결한다. input으로는 neuron’s을 유지할 probability를..