모델 성능 높이기

데이터 측면

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1. Data Augmentation

• 데이터를 다양하게 변환하여 모델이 더 많은 패턴을 학습할 수 있도록 함
• 이미지 데이터: 회전, 확대/축소, 이동, 플립, 밝기 조정, 노이즈 추가 등
• 텍스트 데이터: 동의어 대체, 문장 순서 변경, 단어 추가/삭제 등

2. 데이터 정규화 (Normalization)

• 데이터의 범위를 동일하게 만들기
• 이미지 데이터: 픽셀 값을 [0,1] 또는 [-1,1] 범위로 정규화

3. 데이터 품질 개선

• 잘못된 레이블 수정
• 노이즈 제거
• 클래스 불균형 문제 해결

4. 더 많은 데이터 확보

• 더 많은 데이터를 수집

모델 측면

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1. 모델 구조 개선

• 더 복잡한 모델 또는 적합한 모델 구조로 변경

2. Pre-Trained Model

• 사전 훈련된 모델을 사용하여 성능을 높이기
• 전이 학습 (Transfer Learning): 학습된 모델의 가중치를 재활용

3. 모델 복잡도 조절

• 모델의 파라미터 수를 늘리거나 줄여서 성능 조절

4. Dropout

• 특정 뉴런을 학습 시 랜덤하게 제외하여 과적합 방지

5. Batch Normalization

• 데이터 분포를 정규화하여 학습 안정화

학습 과정에서 성능 개선

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1. 적절한 손실 함수 선택

• 분류
  • 이진 분류: Binary Cross Entropy Loss.
  • 다중 분류: Cross Entropy Loss.
• 회귀
  • Mean Squared Error, Mean Absolute Error 등.

2. 학습률 (Learning Rate) 조절

• 학습률이 너무 크면 발산, 너무 작으면 학습이 느려짐

3. Early Stopping

• Validaion Loss가 더 이상 개선되지 않으면 학습을 중단시키기
• 과적합 방지

4. 배치 크기 조절

• 큰 배치 크기
  • 학습이 빠르지만, 더 많은 메모리 필요
• 작은 배치 크기
  • 학습이 느리지만, 메모리 절약 가능

5. 데이터 셔플링

• 배치를 매 에포크마다 섞어서 학습

하이퍼파라미터 최적화

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1. Grid Search

• 여러 조합의 하이퍼파라미터를 전부 탐색
  • 학습률, 배치크기, 드롭아웃 비율

2. Random Search

• 무작위 조합을 시도하여 최적의 하이퍼파라미터 탐색

모델 평가 및 튜닝

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1. Cross Validation

• 데이터를 여러 조각으로 나눠 학습과 평가를 반복

2. Confusion Matrix

• 모델이 어떤 클래스에서 실수를 많이 하는지 분석하고 이를 개선

3. 학습 로그 및 그래프 시각화

• Training Loss와 Validation Loss를 시각화하여 학습 과정을 모니터링

하드웨어 및 병렬화

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1. GPU 사용

2. 데이터 병렬 처리

• 여러 GPU에서 학습