[TIL] 정유태_201224

[yut-a]

• 키워드: 배운 내용에 해당하는 키워드를 2-3개 정도 적습니다 (예: Python, pandas, 시각화, etc.)

--> 하이퍼파라미터 튜닝

• 배운 것: 어떤 내용을 배웠는지 간략하게 적습니다

1. batch_size, optimizer, learning_rate 등 다양한 하이퍼파라미터 의미
2. 성능을 높이기 위한 하이퍼파라미터 튜닝 방법

• 더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분: 더 알고 싶거나 공부할 필요가 있는 부분에 대해 작성합니다

--> 다양한 하이퍼파라미터 튜닝 시도를 통해 각각의 하이퍼파라미터가 모델의 성능에 얼마나 영향을 줄 수 있는지 알고 싶음. 또한, 각각의 하이퍼파라미터가 어떤 의미를 지니고 있는지 제대로 파악

• 느낀 점: 오늘 하루에 대한 감상, 기분 등을 간단하게 작성합니다

--> 머신러닝도 물론 매우 다양한 하이퍼파라미터가 존재하겠지만, 다뤘던 것들로만 본다면 머신러닝에 비해 신경망 모델은 훨씬 많은 하이퍼파라미터를 가지고 있어 머리가 아픔.. 그만큼 복잡하고 처리해야 할 것들이 많지만 한편으로는 그 덕에 고성능을 발휘하는 모델을 만들어 낼 수 있다는 것을 나타내기 때문에 기대가 됨