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머신러닝 모델을 훈련시키기 전에 데이터를 전처리하는 것은 매우 중요하다. 그중에서도 정규화(Normalization)와 표준화(Standardization)는 데이터의 스케일을 조정하여 모델의 성능을 향상시키는 데 필수적인 기술이다. 이 두 방법은 데이터의 분포를 조정하여 특정 알고리즘이 더 잘 작동하도록 돕는다.✨ 정규화 (Normalization)정규화는 데이터의 값을 0과 1 사이의 범위로 조정하는 방법이다. 이는 데이터의 최소값과 최대값을 사용하여 스케일을 변경한다. 정규화는 특히 데이터의 범위가 다를 때 유용하며, 몇몇 알고리즘에서는 더 나은 성능을 보이게 한다. Min-Max 스케일링이라고도 한다.📝 정규화 방법 (Normalization Methods)Min-Max 스케일링 (Min-Max..

🧠 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 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..