Allen's 데이터 맛집

딥러닝 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 중요한 기법인 드롭아웃(Dropout)에 대해 알아보겠습니다. 드롭아웃은 신경망 모델의 과적합(overfitting)을 방지하고 모델의 성능을 높이는 데 큰 역할을 합니다.  드롭아웃의 필요성딥러닝 모델은 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만, 훈련 데이터에 과적합되는 문제가 발생할 수 있습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 치우쳐서 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 이를 방지하기 위해 다양한 정규화 기법이 사용되는데, 그 중 하나가 바로 드롭아웃입니다.  드롭아웃의 개념드롭아웃은 훈련 과정에서 무작위로 일부 뉴런을 비활성화하여 모델이 특정 뉴런이나 경로에 과도하게 의존하지 않도록 하는 기법입니다. 이렇게 함으로써 모델이 더 일반적인..