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머신러닝 모델의 파라미터 초기화 전략

머신러닝 모델의 성능은 학습 데이터와 모델 구조뿐만 아니라 파라미터 초기화 방법에 크게 영향을 받는다. 적절한 초기화는 학습 속도를 높이고, 최적의 해에 더 빠르게 도달하도록 돕는다. 이 글에서는 다양한 파라미터 초기화 전략을 살펴보고, 각 방법의 장단점과 실제 적용 예시를 제공한다.🤔 초기화의 중요성모델 학습 초기에 파라미터 값을 어떻게 설정하느냐는 학습 과정 전체에 걸쳐 중요한 영향을 미친다. 초기 파라미터 값이 좋지 않으면 학습이 제대로 이루어지지 않거나, 학습 시간이 매우 길어질 수 있다. 예를 들어, 모든 파라미터를 0으로 초기화하면 뉴럴 네트워크의 모든 뉴런이 같은 값을 출력하게 되어 학습이 진행되지 않는 문제가 발생할 수 있다.🎲 무작위 초기화 (Random Initialization)가..
머신러닝 2025. 4. 14. 22:44
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