--rate은 모델의 학습률을 조절하는 파라미터입니다. 학습률이란 모델이 데이터를 학습할 때마다 가중치를 업데이트할 때 사용하는 속도입니다.
--rate의 기본값은 1.0이 아닙니다. 일반적으로 0.01 또는 0.001과 같은 작은 값으로 설정됩니다.
--rate의 값은 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 학습률이 너무 높으면 모델이 과대적합을 일으킬 수 있고, 학습률이 너무 낮으면 모델이 느려질 수 있습니다.
일반적으로 --rate의 값은 다음과 같이 설정됩니다.
- 0.01: 일반적인 학습률로 모델의 성능이 좋습니다.
- 0.001: 학습률이 낮은 경우로 모델의 성능이 좋지 않을 수 있습니다.
- 0.1: 학습률이 높은 경우로 모델이 과대적합을 일으킬 수 있습니다.
--rate의 값을 설정할 때는 모델의 데이터와 모델의 구조를 고려해야 합니다. 모델의 데이터가 많고 모델의 구조가 복잡한 경우에는 학습률을 낮게 설정하는 것이 좋습니다. 반면에 모델의 데이터가 적고 모델의 구조가 간단한 경우에는 학습률을 높게 설정하는 것이 좋습니다.
2025-07-31 05:20