피터의 개발이야기

ㅁ 들어가며ㅇ 딥러닝 모델의 성능을 최적화하는 과정에서 하이퍼파라미터 튜닝은 매우 중요한 역할을 한다. 이 과정을 통해 모델의 학습 능력을 향상시키고, 과적합이나 과소적합 문제를 해결할 수 있다. ㅁ 과적합과 과소적합이란?하이퍼파라미터 튜닝을 시작하기 전에, 먼저 과적합과 과소적합 개념을 이해해야 한다.과적합 (Overfitting)과적합은 모델이 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 있는 상태를 말한다. 이 경우, 모델은 학습 데이터에 대해서는 매우 높은 성능을 보이지만, 새로운 데이터에 대해서는 성능이 떨어진다. 과소적합 (Underfitting)과소적합은 모델이 학습 데이터를 충분히 학습하지 못한 상태를 의미한다. 이 경우, 모델은 학습 데이터와 새로운 데이터 모두에 대해 낮은 성능을 보인다. ㅁ 하이퍼파..

ㅁ 전이학습이란?ㅇ 전이학습은 기존에 학습된 모델을 새로운 작업이나 데이터셋에 적용하는 기술이다. 이 방법은 학습 속도를 크게 줄이고 성능을 향상시키는 데 도움이 된다. 이는 기존의 학습된 가중치와 구조를 활용함으로써 새로운 작업에 대한 학습 속도를 크게 줄이고, 더 나아가 성능을 향상시키는 데 도움이 된다. 전이학습은 특히 신규 학습을 위해 데이터가 부족한데, 이 문제를 해결하는 데 유용하다.  ㅁ 전이학습의 주요 이점개발 비용과 시간 절감데이터가 부족한 상황에서 유용모델의 재사용성 향상ㅁ 전이학습의 주요 방식1. 사전 학습된 신경망을 분류기로 사용기존 모델의 구조와 가중치를 그대로 사용한다.기존 도메인과 목표 도메인이 매우 유사할 때 적용한다.2. 사전 학습된 신경망을 특징 추출기로 사용기존 모델의 ..