반응형 배치정규화4 드롭아웃과 배치 정규화를 함께 사용하기 안녕하세요, AI 블로거입니다. 오늘은 딥러닝에서 널리 사용되는 '드롭아웃(Dropout)'과 '배치 정규화(Batch Normalization)'에 대해 이야기하려고 합니다. 그리고 이 두 가지 기법을 같이 사용하는 방법에 대해 알아보도록 할게요. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다.🔎 드롭아웃(Dropout) 이란?드롭아웃은 딥러닝 모델이 과적합을 방지하기 위한 기법 중 하나입니다. 쉽게 말해, 훈련 과정 중에 뉴런의 연결을 무작위로 끊어버리는 것이죠. 이렇게 하면 모델이 특정 뉴런에 의존하지 않고, 데이터를 학습하는 데 있어 더욱 강건해집니다.# PyTorch에서 드롭아웃 사용 예시import torch.nn as nnclass NeuralNet(nn.Module): def __i.. 2025. 4. 17. 배치 정규화에 대한 이해 안녕하세요, 여러분의 AI 블로거입니다. 오늘은 딥러닝에서 중요한 개념인 '배치 정규화(Batch Normalization)'에 대해 알아볼 것입니다. 배치 정규화는 딥러닝 모델의 성능을 개선하고 학습 속도를 높이는 데에 큰 역할을 하는 기법입니다. 이번 포스트에서는 배치 정규화가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 파이썬 코드로 어떻게 구현하는지 살펴보겠습니다. 😊 🧐 배치 정규화란?배치 정규화는 2015년에 제안된 기법으로, 딥러닝 모델의 학습을 안정화시키고 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 그 이름에서도 알 수 있듯이, 이 기법은 학습 과정에서 미니 배치의 단위로 입력 데이터를 정규화하여 사용합니다. 이렇게 하면 각 층에서의 입력 분포가 일정하게 유지되어 그래디언트 소실 문제를 완화하고 학.. 2025. 4. 17. 딥러닝 모델 훈련 실습 - 배치 정규화와 드롭아웃 활용 안녕하세요, AI 블로거입니다! 💻 오늘은 딥러닝 모델 훈련에 있어 중요한 단계인 '배치 정규화(Batch Normalization)'와 '드롭아웃(Dropout)'에 대해 실습하며 알아보려고 합니다. 코드와 함께 간단하게 이해해봅시다.😊🔎 배치 정규화란?배치 정규화는 네트워크의 각 층에 들어가는 입력을 정규화하는 방법입니다. 이로 인해 딥러닝 모델의 학습 속도가 빨라지고, 가중치 초기화에 덜 민감해지게 됩니다.# Python 코드로 배치 정규화를 적용해봅니다.# TensorFlow와 Keras를 사용합니다.from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense, BatchNormalization#.. 2025. 4. 16. 딥러닝 모델 훈련 최적화 - 고급 기법 탐구 딥러닝 모델을 훈련하는 것은 매우 복잡한 과정입니다. 이번 포스팅에서는 그 과정을 최적화하는 데 도움이 될 수 있는 고급 기법들에 대해 알아보겠습니다. 😄🚀 배치 정규화 (Batch Normalization)배치 정규화는 딥러닝 모델의 훈련을 안정화하고, 학습 속도를 높이는 데 큰 도움이 됩니다.# Python 코드 예시import tensorflow as tfmodel = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,)), tf.keras.layers.BatchNormalization(), # 배치 정규화 적용 tf.keras.layers.Activation('relu')])🧩 드롭아웃 (Drop.. 2025. 4. 16. 이전 1 다음 반응형