위성 이미지 건물 영역 분할 AI 경진대회 - (3) - Hyperparameter,Regularization ,Loss Function
하이퍼파라미터 튜닝을 하면서 여러 방법들을 공부해보고 사용해보고 코드로 구현해볼 수 있는 시간이었다. 너무 다방면하게 하이퍼파라미터 튜닝 test에 집중하고 최적의 결과를 찾다보니 중간 기록과 정리는 조금 미흡하지만, 다음엔 더 잘하면 되니까!! 🤣🤗 하이퍼파라미터 튜닝하이퍼파라미터 튜닝은 머신 러닝 모델을 학습할 때 사용되는 하이퍼파라미터들을 최적화하는 과정을 말한다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 과정에 영향을 주는 파라미터로, 보통 사용자가 직접 지정해야 하는 값들이다. 일반적으로 학습률, 배치 크기, 에포크 수, 가중치 초기화 방법, L1 또는 L2 규제의 강도, 드롭아웃 확률 등이 하이퍼파라미터에 해당한다. 이러한 하이퍼파라미터들은 모델의 학습에 직접적인 영향을 미치며, 적절한 값을 ..