728x90 드롭아웃1 [DL] Drop-out (드롭아웃) 기법 Drop-out (드롭아웃)은 딥러닝 모델의 Overfitting을 방지하기 위한 정규화 기법 중 하나입니다. 개요훈련 과정에서는 랜덤하게 뉴런을 선택에서 학습에 제외함으로써 특정 뉴런이 학습 데이터에 Overfitting 되는 것을 방지합니다. 테스트과정에서는 모든 뉴런을 사용하지만, 드롭아웃 과정에서 학습에 제외되었던 비율을 고려하기 위해 각 모델이 만든 예측 값에 weight를 곱해줍니다. Dropout 작동 방식 왼쪽의 (a)는 드롭아웃을 적용하지 않은 2개의 hidden layer가 있는 Neural Network이고, 오른쪽의 (b)는 드롭아웃을 적용한 Neural Network입니다. 학습 과정드롭아웃이라는 단어에서 알 수 있듯이, 학습 과정에서 뉴런들과 그 연결선들을 랜덤하게 선택해서.. 2024. 7. 27. 이전 1 다음 반응형
