딥러닝 2단계: 심층 신경망 성능 향상 시키기(1)

Andrew NG 딥러닝 강의를 듣고 정리합니다. 2단계에서는 데이터를 설정하기 위한 하이퍼파라미터 튜닝부터 알고리즘을 최적화 하여 속도를 높히기 등 여러가지를 배운다. 1.머신러닝 어플리케이션 설정하기 Train/Dev/Test 모델을 만들 때 layer의 개수, 각각의 층이 몇개의 hidden units을 가지게 할지, learning rate, activation function, 등...을 결정하여 신경망을 훈련한다. 특히 좋은 결과를 얻기 위해 좋은 하이퍼 파라미터를 찾기 위해서는 반복 작업을 통해 최적의 값을 설정한다. 이 때 데이터 셋을 잘 설정해 줘야 하는데 보통 train set/val set/test set/ 이렇게 나눈다. 말 그대로 훈련시키는 데이터, 검증하는 데이터, 모델이 얼..........

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