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딥러닝: Layer Normalization 기술

🧠 레이어 정규화(Layer Normalization) 기술: 딥러닝 모델 훈련의 핵심딥러닝 모델의 성공적인 훈련은 성능 향상에 중요한 역할을 한다. 레이어 정규화(Layer Normalization, LN)는 딥러닝 모델 학습 과정을 안정화하고, 훈련 속도를 향상시키는 데 기여하는 중요한 기술 중 하나이다. 이 글에서는 레이어 정규화의 개념, 동작 원리, 그리고 적용 방법에 대해 자세히 살펴본다.🔍 레이어 정규화란 무엇인가? (What is Layer Normalization?)레이어 정규화는 딥러닝 모델의 각 레이어에서 활성화 값(activation values)을 정규화하는 기술이다. 정규화는 데이터의 분포를 평균 0, 분산 1로 조정하는 과정을 의미한다. 이는 모델이 학습하는 동안 입력 데이터..
딥러닝 2025. 3. 28. 08:19
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