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[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.
IT/딥러닝 2023. 7. 28. 15:42
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