최적화1 딥러닝 모델 성능을 높이는 핵심 튜닝 방법 총정리 (실무자를 위한 고급 가이드) 딥러닝 모델의 성능을 극대화하려면 단순한 기본기 너머의 다양한 튜닝 기법을 적용해야 합니다. 특히 데이터 처리, 하이퍼파라미터 최적화, 학습 기법 개선, 과적합 방지, 전이 학습, 최신 모델 구조 활용, 하드웨어 최적화 등 여러 측면에서의 전략이 필요합니다. 여기서는 초급 단계를 넘어 실무자와 연구자에게 유용한 딥러닝 성능 향상 기법들을 정리합니다.1. 데이터 전처리 및 증강 기법데이터 전처리는 모델 학습의 토대를 다지는 단계입니다. 입력 데이터의 정규화(normalization) 및 표준화(standardization)를 통해 특징값의 범위를 조정하면 학습이 안정되고 빠르게 수렴합니다. 예를 들어 이미지 픽셀 값을 0~1 사이로 스케일링하거나, 특성 벡터의 평균을 0으로 만드는 등의 처리가 일반적입니다.. 2025. 3. 3. 이전 1 다음
