--rate 파라미터는 인공지능 모델의 학습 속도와 안정성을 조절하는 중요한 매개변수입니다. --rate가 높을수록 모델은 더 빠르게 학습하지만, 과적합의 위험이 높아집니다. --rate가 낮을수록 모델은 더 안정적으로 학습하지만, 학습 속도가 느려집니다.
일반적으로 --rate의 초기 값은 0.1 또는 0.01로 설정하고, 모델의 성능이 좋지 않다면 점진적으로 증가시켜보는 것이 좋습니다. --rate의 최적 값은 모델과 데이터에 따라 달라지므로, 모델의 성능을 평가하는 데 사용하는 지표를 기준으로 최적의 --rate를 찾을 수 있습니다.
예를 들어, 모델의 정확도와 오버피팅 지표를 사용하여 --rate의 최적 값을 찾을 수 있습니다. --rate가 최적 값일 때 모델의 정확도가 가장 높고, 오버피팅 지표가 가장 낮은 것을 확인하면, --rate의 최적 값을 찾은 것입니다.
2025-04-16 11:32