728x90 드롭아웃원리1 [PYTHON] 드롭아웃(Dropout)의 3가지 작동 원리와 과적합 해결 방법 및 최적화 전략 딥러닝 모델이 훈련 데이터에서는 100%의 정확도를 보이지만, 실제 서비스 환경에서 형편없는 성능을 내는 현상을 우리는 과적합(Overfitting)이라고 부릅니다. 이 문제를 해결하기 위해 2014년 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수가 제안한 드롭아웃(Dropout)은 단순하면서도 강력한 규제(Regularization) 기법입니다. "일부 뉴런을 의도적으로 휴가 보내는" 이 전략은 모델이 특정 노드에 과도하게 의존하는 현상을 차단합니다. 본 포스팅에서는 드롭아웃의 수학적 배경과 함께, 파이썬(Python) 기반의 프레임워크인 PyTorch와 TensorFlow를 활용하여 실무에서 즉시 적용 가능한 7가지 이상의 고급 예제와 최적화 차이점을 분석합니다.1. 드롭아웃(Dropout)의 핵심.. 2026. 4. 9. 이전 1 다음 728x90
