기술 가이드
딥러닝에서의 정규화 기법: Dropout과 Batch Normalization
✅ 딥러닝 정규화란 무엇인가?딥러닝 모델은 매우 복잡하고 수많은 파라미터를 가지기 때문에 과적합(overfitting) 되기 쉽습니다. 과적합이란 학습 데이터에는 높은 정확도를 보이지만, 새로운 데이터에 대해서는 일반화 성능이 떨어지는 현상입니다.이를 해결하기 위해 정규화(regularization) 기법이 사용됩니다. 정규화는 모델이 학습 도중 너무 특정한 패턴에 집착하지 않도록 규제하는 방법입니다. 오늘날 대표적인 정규화 기법으로는 Dropout과 Batch Normalization이 있으며, 이 두 방법은 거의 모든 현대 딥러닝 아키텍처에서 필수적으로 사용됩니다.🔍 Dropout: 뉴런의 무작위 생존 전략📌 Dropout의 개념Dropout은 학습 도중 뉴런을 무작위로 제거(또는 비활성화)하는 ..
