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딥러닝: 딥러닝을 위한 데이터 증강

딥러닝 모델의 성능을 향상시키는 데 있어서 데이터는 매우 중요한 역할을 한다. 특히, 충분한 양의 데이터를 확보하는 것은 모델의 일반화 성능을 높이는 데 필수적이다. 하지만 현실적으로 모든 문제를 해결하기에 충분한 양의 데이터를 수집하는 것은 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 데이터 증강 (Data Augmentation) 기술이 널리 사용된다.🧠 데이터 증강의 중요성데이터 증강은 기존 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 기술이다. 이는 다음과 같은 장점을 제공한다.데이터 부족 문제 해결: 적은 양의 데이터로도 모델을 학습시킬 수 있도록 돕는다.모델의 일반화 성능 향상: 다양한 변형 데이터를 통해 모델이 데이터의 특징을 더 잘 학습하도록 돕는다.과적합 방지: 모델이 특정 데이터에 과도하게 ..
딥러닝 2025. 3. 28. 08:21
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