1. rate는 학습률을 의미합니다. 모델이 데이터를 학습하는 속도입니다. 일반적으로 0.001부터 0.1까지의 값으로 설정됩니다.
2. rate를 사용하는 이유는 모델이 데이터를 학습하는 속도를 조절하기 위해서입니다. 너무 빠른 학습률은 과적합을 유발할 수 있지만 너무 느린 학습률은 모델이 데이터를 학습하는 데 너무 많은 시간을 소요할 수 있습니다.
3. rate를 올리는 방법에는 다음과 같습니다.
- 학습 횟수를 줄이기: 모델이 데이터를 학습하는 횟수를 줄이면 학습률이 자동으로 증가합니다.
- 학습률을 증가시키기: 모델의 학습률을 직접 증가시키는 방법입니다. 일반적으로 0.1부터 0.01까지의 값으로 설정됩니다.
4. rate를 낮추는 방법에는 다음과 같습니다.
- 학습 횟수를 늘리기: 모델이 데이터를 학습하는 횟수를 늘리면 학습률이 자동으로 감소합니다.
- 학습률을 감소시키기: 모델의 학습률을 직접 감소시키는 방법입니다. 일반적으로 0.001부터 0.01까지의 값으로 설정됩니다.
2025-03-19 07:55