면접 대비 답변
하이퍼파라미터는 학습과정에서 임의로 지정하게 되는 변수들을 의미합니다. 예를 들어 학습 epoch수, layer의 갯수, dropout 퍼센티지, batch size, learning rate 등이 있을 수 있으며 이 값에 따라서 학습의 정도나 속도에 영향을 끼치기 때문에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는것 또한 모델의 성능을 향상시키는데 주요 요소로 꼽을 수 있습니다.
상세 내용
Reference
Just Because
하이퍼파라미터는 학습과정에서 임의로 지정하게 되는 변수들을 의미합니다. 예를 들어 학습 epoch수, layer의 갯수, dropout 퍼센티지, batch size, learning rate 등이 있을 수 있으며 이 값에 따라서 학습의 정도나 속도에 영향을 끼치기 때문에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는것 또한 모델의 성능을 향상시키는데 주요 요소로 꼽을 수 있습니다.