[딥러닝] 1. 단층 퍼셉트론(SLP) _ 1. 회귀분석_ 1.8 하이퍼파라미터

하이퍼파라미터

• 모델 구조나 학습 과정에 영향을 미치는 각종 상숫값
• (학습률, 학습횟수, 미니배치 크기…)
• 딥러닝 알고리즘 실행 동안은 값이 변하지 않는 상수
• 개발자가 미리 지정해주어야 하는 값

하이퍼파라미터의 중요성

• 마음에 드는 학습 결과를 얻기까지
• 다양한 값으로 바꾸어가며 실험할 필요
• 파라미터는 학습으로 적당한 값을 얻을 수 있지만 하이퍼파라미터는 개발자가 미리 정해주어야 한다. 그래서 더 많은 경험과 이해가 필요하다.