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딥러닝: 하이퍼파라미터 최적화 (Hyperparameter Optimization) 완벽 가이드

🧠 시작하며딥러닝 모델의 성능은 데이터, 모델 구조, 그리고 하이퍼파라미터(Hyperparameter)에 의해 결정된다. 하이퍼파라미터는 모델 학습 과정에서 사용자가 직접 설정하는 값으로, 학습률, 배치 크기, 은닉층의 노드 수 등이 있다. 이들을 어떻게 설정하느냐에 따라 모델의 성능이 크게 달라지기 때문에, 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization, 하이퍼파라미터 튜닝)는 딥러닝 프로젝트에서 매우 중요한 단계이다. 이 글에서는 딥러닝에서 하이퍼파라미터 최적화의 중요성, 다양한 방법론, 그리고 실용적인 팁들을 자세히 알아보겠다.🎯 왜 하이퍼파라미터 최적화가 중요한가?딥러닝 모델은 수많은 하이퍼파라미터의 영향을 받는다. 예를 들어, 학습률이 너무 크면 학습이 불안정해지고,..
딥러닝 2025. 3. 29. 16:42
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