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딥러닝(4) - 하이퍼파라미터 튜닝, 가중치 초기화

안녕하세요. 오늘은 하이퍼 파라미터 튜닝을 통해 딥러닝 모델의 성능을 올리는 것을 알아보겠습니다. 머신러닝을 배울 때 알아본 것과 같이 딥러닝 또한 하이퍼 파라미터 조정을 통해서 성능을 올리고, 그 성능을 평가하기 위해서 교차검증(Cross_Validation)을 사용합니다. 먼저 딥러닝 모델(신경망)에 교차검증을 적용하는 방법을 알아볼게요. 교차 검증 적용 Cross-Validation의 방법에는 K-Fold CV, Stratified K-Fold CV가 있습니다. K-Fold CV - k라는 매개변수는 데이터 세트를 분할할 폴드 수를 결정합니다. - 훈련세트는 k-1 개, 검증세트는 1개로 이루어집니다. - 일반적으로 k는 5~10사이의 값을 사용합니다. k값이 너무 낮으면 매우 편향된 모델이 됩니다..
AI 일별 공부 정리 2021. 10. 22. 19:29
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