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보안세상
하이퍼파라미터란 대체 무엇이고 왜 중요할까? 예시코드로 탐구해보자.
하이퍼파라미터는 딥러닝 모델을 학습하기 위해 사용자가 지정해야 하는 조절 가능한 매개변수들입니다. 이러한 하이퍼파라미터들은 모델의 성능과 학습 효율성에 영향을 미칩니다. 하이퍼파라미터를 올바르게 설정하는 것은 모델의 성능을 극대화하는 데 매우 중요합니다. 하지만 하이퍼파라미터 튜닝은 시행착오를 통해 진행해야 하며, 도메인 지식과 경험이 필요한 작업입니다. 학습률 (Learning Rate): 예시: optimizer의 학습률을 설정하는 파라미터 고려 사항: 학습률이 너무 크면 발산할 수 있고, 너무 작으면 학습 속도가 느려질 수 있습니다. 일반적으로 적절한 학습률을 선택하는 것이 중요합니다. 학습률을 조정하면서 학습 곡선을 확인하고, 적절한 값을 찾아야 합니다. 배치 크기 (Batch Size): 예시:..
내 생각
2023. 7. 27. 12:22