검색 결과

"일반화 능력 향상"에 대한 검색 결과 (총 3개)

CNN

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-16 | 조회수 19

# 컨볼루셔널 네트워크 (CNN) ## 개요 컨볼루셔널 네트워크(Convoluted Neural Network, CNN)는 인공지능(AI) 분야에서 이미지 처리 및 시각적 데이터 분석에 특화된 딥러닝 기법입니다. 1980년대 후반부터 발전해온 이 기술은 컴퓨터 비전의 혁신을 주도하며, 객체 탐지, 이미지 분류, 패턴 인식 등 다양한 응용 분야에서 핵심 역...

#Convolutional Neural Network #Deep Learning #Image Classification #Object Detection #Backpropagation #Convolutional Layer #Pooling Layer #Residual Networks #Medical Imaging #Data Augmentation

정규화

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-14 | 조회수 17

# 정규화 (Regularization) ## 개요 정규화는 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 과적합(overfitting)되는 것을 방지하기 위해 사용하는 기법입니다. 과적합은 모델이 학습 데이터의 노이즈나 특수한 패턴을 너무 잘 기억해, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 정규화는 모델의 복잡도를 제어하여 이 문제를 해결하고,...

#Regularization #Overfitting #L1 Regularization #L2 Regularization #Elastic Net #Dropout #Data Augmentation #Model Generalization #Feature Selection

드롭아웃

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-14 | 조회수 22

# 드롭아웃 (Dropout) ## 개요 드롭아웃(Dropout)은 인공지능(AI) 분야에서 네트워크 과적합(overfitting)을 방지하기 위한 **정규화 기법**으로, 신경망의 훈련 중 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하는 방법이다. 이 기법은 2014년 제프리 힌턴(Jeffrey Hinton) 등이 발표한 논문에서 처음 소개되었으며, 현재 딥러닝 모델...

#Dropout #신경망 과적합 방지 #Keras PyTorch 구현 #정규화 기법 #딥러닝 모델 최적화 #뉴런 무작위 비활성화 #일반화 능력 향상