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2번째 줄: + − === 무조건 크게? ===+ − 너무 많은 파라미터는 과적합의 원인이 되기도 한다. 과적합을 막기 위해 네트워크의 크기를 줄이는 것도 전략이다. 손실이 감소할때까지 점차 유닛의 수를 늘려가는 것이 일반전략.(일반적으로 네트워크가 크면 작은 네트워크보다 더 빠르게 과적합 되었다.) 네트워크가 크면 오히려 성능이 안좋아진다.+ + − 특정 기능을 구현하기 위해 어떤 층을 몇개나 준비해야 하나 고민에 빠지게 된다. − − * 다양한 경험이 주는 강점은... 대강 어느 정도면 어떤 기능을 구현할 수 있겠다는 감각을 얻는 것. 대략적인 경험의 사례공유는 커다란 도움이 된다.
편집 요약 없음
== 층을 어떻게 구현할 것인가? ==
== 층을 어떻게 구현할 것인가? ==
특정 기능을 구현하기 위해 어떤 층을 몇개나 준비해야 하나 고민에 빠지게 된다.
세세한 조정값까진 이곳에서 다루긴 어렵지만, 대강 어떤 문제에서 어느정도 크기의 층을 사용하는지 참고하면 시작지점을 찾을 수 있다.
* 다양한 경험이 주는 강점은... 대강 어느 정도면 어떤 기능을 구현할 수 있겠다는 감각을 얻는 것. 대략적인 경험의 사례공유는 커다란 도움이 된다.
== 다양한 사례의 연구결과 공유 ==
== 다양한 사례의 연구결과 공유 ==
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