모델 성능을 최적화하기 위해 어떤 전략을 사용하며, 구체적인 사례를 들어 설명해 주세요.

가장 효과적이었던 건 데이터 증강(Data Augmentation)과 Early Stopping을 함께 쓴 방식이었습니다. 이미지 분류 프로젝트에서 학습 데이터가 부족한 상황에서 flip·rotation·color jitter를 적용해서 데이터를 늘렸고, 이것만으로 검증 정확도가 약 8% 향상됐습니다. 동시에 Early Stopping을 통해 검증 손실이 증가하기 시작하는 시점에 학습을 멈추면서 과적합을 방지했습니다. 나중에 학습률 스케줄러(Cosine Annealing)를 추가하자 수렴 속도가 빨라지면서 최종 성능도 더 올랐습니다. 모델 최적화에서 구조를 바꾸기 전에 학습 전략과 데이터 품질을 먼저 개선하는 것이 더 빠른 성능 향상으로 이어진다는 걸 그 경험에서 배웠습니다. 앞으로도 모델 구조 변경 전에 데이터 증강과 학습 전략을 먼저 최적화하는 방식을 유지하겠습니다.

데이터 증강과 Early Stopping 조합이 과적합 방지에서 가장 비용 대비 효과적인 방법이었습니다. 모델 최적화는 복잡한 구조보다 학습 전략과 데이터 품질을 먼저 개선하는 것이 더 빠른 성능 향상으로 이어집니다.