DL 모델의 학습 프로세스는 다음과 같이 이루어집니다.
1. 데이터 준비: 학습에 사용할 데이터를 수집, 정제, 라벨링합니다.
2. 네트워크 초기화: 모델의 가중치와 편향을 초기화합니다.
3. Forward Pass: 입력 데이터를 모델에 통과시켜 출력을 얻습니다.
4. Loss 계산: 모델의 출력과 실제 출력 사이의 오차를 계산합니다.
5. Backward Pass: 오차를 역전파하여 모델의 가중치를 업데이트 합니다.
6. 가중치 업데이트: 모델의 가중치를 업데이트 합니다.
7. 학습 반복: 2-6 단계를 반복합니다.
DL 모델의 학습 프로세스에서 다음 역할이 있습니다.
1. Optimizer: 모델의 가중치를 업데이트 하는 역할을 합니다.
2. Loss Function: 모델의 오차를 계산하는 역할을 합니다.
3. Activation Function: 모델의 출력을 변형하는 역할을 합니다.
DL 모델의 학습 프로세스에서 다음 문제가 발생할 수 있습니다.
1. 오버피팅: 모델이 학습 데이터에 과도하게 적합해지면, 새로운 데이터에 대한 성능이 저하됩니다.
2. 언더피팅: 모델이 학습 데이터에 적합하지 않으면, 새로운 데이터에 대한 성능이 저하됩니다.
3. 학습 속도 저하: 모델이 학습 속도가 느려지면, 학습 시간이 길어집니다.
2025-03-03 21:00