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딥러닝: 딥 네트워크에서의 배치 정규화

딥러닝 모델을 학습시키는 것은 복잡한 과정이며, 종종 학습 속도를 높이고 성능을 향상시키기 위한 다양한 기술이 필요하다. 배치 정규화(Batch Normalization)는 그러한 기술 중 하나로, 딥 네트워크의 학습을 안정시키고 가속화하는 데 매우 효과적인 방법이다.✨ 배치 정규화의 개념 (The Concept of Batch Normalization)배치 정규화는 딥러닝 모델의 각 레이어에서 활성화 함수(activation function)의 입력을 정규화하는 기술이다. 정규화는 입력 데이터를 평균 0, 분산 1로 변환하는 과정을 의미한다. 이렇게 하면 각 레이어의 입력 분포가 안정화되어 학습 과정이 빨라지고, 모델의 일반화 성능이 향상될 수 있다.🤔 내부 공변량 변화 (Internal Covari..
딥러닝 2025. 3. 28. 08:18
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