Hyperparameters
예시에서 사용하는 모델 층의 종류와 크기, 배치 크기, 학습률 등 머신러닝 모델이 매우지 않고 사용자가 직접 지정해주는 값을 ‘하이퍼파라 미터’라고 합니다. 모델의 가중치(파라미터)를 최적화하는데 많은 영향을 주게 됩니다. 따라서 이 하이퍼파라미터를 최적화하는 것도 딥러닝 에서 데이터를 모으는 과정만큼이나 중요합니다.
Hyperparameters
예시에서 사용하는 모델 층의 종류와 크기, 배치 크기, 학습률 등 머신러닝 모델이 매우지 않고 사용자가 직접 지정해주는 값을 ‘하이퍼파라 미터’라고 합니다. 모델의 가중치(파라미터)를 최적화하는데 많은 영향을 주게 됩니다. 따라서 이 하이퍼파라미터를 최적화하는 것도 딥러닝 에서 데이터를 모으는 과정만큼이나 중요합니다.