훈련 성능과 검증 성능의 차이가 과대적합의 정도를 나타냅니다. 차이가 클수록 과대적합이 많다는 의미입니다. 반대로 검증 성능의 향상을 나타내는 기울기는 모델이 과소적합(underfitting)되었다는 것을 보여 주며 더 많은 데이터를 모아 이득을 볼 수 있습니다.² 일반적으로 데이터를 추가하면 과소적합과 과대적합이 모두 감소합니다.