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파라미터 감소1

딥러닝 규제화 완전정복: 과적합 방지 기술 총정리 딥러닝 모델을 학습시켜 보면 훈련 정확도는 매우 높은데, 실제 테스트 데이터에선 성능이 떨어지는 경험을 해보셨을 겁니다. 바로 과적합(Overfitting) 문제 때문인데요. 이럴 때 꼭 필요한 해결책이 바로 ‘규제화(Regularization)’입니다. 규제화는 모델이 훈련 데이터에 과도하게 맞춰지는 것을 방지하고, 일반화 성능을 높이는 핵심 기법입니다. 이 글에서는 L1, L2 정규화부터 드롭아웃, 배치 정규화, 데이터 증강, 조기 종료 등 다양한 규제화 기법을 실제 예시와 함께 알아보겠습니다.📚 목차1. 딥러닝에서 규제화란 무엇인가?2. 과적합과 규제화의 관계3. 대표적인 규제화 기법 6가지4. 실제 예제 코드로 이해하는 규제화5. 규제화 기법 비교와 적용 팁6. 마무리 요약1. 딥러닝에서 규제화.. 2025. 3. 25.

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