반응형 AI 공부/ML & DL47 [Deep Learning] RMSprop Optimizer: 딥러닝 학습의 가속기 🚀 딥러닝 모델을 훈련시키는 과정에서, 모델의 성능을 극대화하고 학습 시간을 최소화하기 위한 효율적인 최적화 방법의 선택은 필수적입니다. 이러한 최적화 알고리즘 중 하나로, RMSprop (Root Mean Square Propagation) Optimizer가 널리 사용되며, 딥러닝 모델의 학습 과정을 가속화하는 데 큰 역할을 합니다. RMSprop의 정의와 원리 RMSprop Optimizer는 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)에 의해 제안된 최적화 알고리즘으로, 학습률(learning rate)을 적응적으로 조정하여, 각 매개변수에 대한 업데이트를 최적화하는 방법입니다. RMSprop은 특히 비등방성(각 방향이 다른 특성을 가짐) 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 작동 원리 🛠 RMSpro.. 2024. 2. 20. [Deep Learning] Flatten Layer: 딥러닝 모델의 다리 역할 🌉 딥러닝의 다층 구조 딥러닝 모델은 다양한 층(Layers)을 겹겹이 쌓아 올려 복잡한 데이터의 패턴을 학습합니다. 이 층들 각각은 데이터를 다르게 처리하며, 특히 컨볼루션 신경망(CNN)에서는 이미지와 같은 고차원 데이터를 효율적으로 처리하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나, 고차원의 특성을 가진 데이터를 전통적인 완전 연결 층(Fully Connected Layer)에 연결하기 위해서는 데이터의 형태를 단순화할 필요가 있습니다. 여기서 Flatten Layer의 역할이 시작됩니다. Flatten Layer의 정의 📚 Flatten Layer는 다차원의 입력 데이터를 1차원으로 변환하는 과정을 담당하는 네트워크 층입니다. 예를 들어, 이미지 처리 과정에서 컨볼루션 층과 풀링 층을 거친 후, 고차원의 특.. 2024. 2. 19. [Deep Learning] ReLU 함수: 딥러닝의 비밀병기 🚀 딥러닝 모델에서 활성화 함수(Activation Function)는 신경망의 각 뉴런에서 입력 신호의 합을 출력 신호로 변환하는 데 필수적인 역할을 합니다. 활성화 함수의 선택은 모델의 성능과 학습 능력에 직접적인 영향을 미칩니다. 그중에서도 ReLU(Rectified Linear Unit) 함수는 딥러닝의 발전에 크게 기여한 비밀병기로 자리 잡았습니다. 🌟 ReLU 함수의 정의 📚 ReLU 함수는 입력이 0보다 클 경우 입력을 그대로 출력하고, 0 이하일 경우 0을 출력하는 간단하면서도 효과적인 비선형 활성화 함수입니다. 수학적으로는 f(x) = max(0, x)로 표현됩니다. 이 단순한 형태 덕분에 ReLU는 계산 효율성이 높고, 모델 학습 시간을 단축시키는 데 도움을 줍니다. ReLU의 장점 🚀.. 2024. 2. 18. [A/B Testing] Interrupted Time Series (ITS) 분석: 변화를 이해하는 강력한 도구 🚀 현대 사회는 끊임없이 변화하고 있으며, 이러한 변화는 공공 정책, 의료 개입, 기술 혁신 등 다양한 형태로 나타납니다. 하지만 이 변화들이 실제로 어떤 영향을 미치는지를 정확히 평가하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 여기에 'Interrupted Time Series (ITS) 분석'이 등장합니다. ITS 분석은 시간에 따른 데이터를 분석하여 특정 개입이나 사건이 결과에 미친 영향을 평가하는 강력한 통계적 방법론입니다. 🌟 ITS 분석의 정의와 구조 📚 Interrupted Time Series 분석은 시간을 따라 수집된 데이터를 이용하여 특정 개입이 시행된 시점을 기준으로 전후의 변화를 비교 분석하는 방법입니다. 이는 개입의 효과를 객관적으로 평가할 수 있게 해주며, 시간에 따른 자연스러운 추세나 계절성과.. 2024. 2. 17. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 12 다음 반응형
