하이퍼파라미터 최적화의 미분 방법 소개
하이퍼파라미터는 신경망의 구조나 학습 설정 등을 조절하는 값으로, 모델의 학습 결과에 큰 영향을 미칩니다. 대표적인 예로 학습률, 드롭아웃 비율, 은닉층 크기 등이 있으며, 이들을 최적으로 설정하는 과정이 하이퍼파라미터 최적화입니다. 이때 미분을 이용한 최적화 방법도 연구되고 있으며, 기존의 그리드 서치나 랜덤 서치보다 효율적일 수 있습니다. 1. 하이퍼파라미터 최적화 문제 정의 모델의 파라미터 \( \theta \)가 하이퍼파라미터 … 더 읽기