keras1 [CNN] 개념 및 실습 Tensorflow # 합성곱 신경망 (CNN) - 주로 이미지 데이터 학습할 때 사용 - 모든 학습은 오차역전파 알고리즘 -> 경사하강법 - 가중치가 학습되는 방식 - Momentum : 경사하강법에 Momentum(탄성)을 더해줌 - NAG : 직전 모멘텀 항에서 그레디언트를 계산하여 예측 - AdaGrad : 매 시점마다 별도의 학습률을 사용 - RMSprop : 최근 값의 영향은 크고, 오래된 값의 영향은 대폭 낮춤 - Adam : Momentum + RMSpropp ; 가장 좋은 성능, 가장 많이 사용됨 - DNN의 문제를 해결해 준다 - 복잡도 증가 시, 과적합 문제 발생 - 과적합 문제 해결 방법 존재 - 규제화 - 드롭아웃 - 배치 정규화 (미니배치, 공변량 변화) - 합성곱 .. 2025. 1. 2. 이전 1 다음
