ChatGPT와 함께하는 오늘의 Back to Basic: L2 Normalization

Q. l2 norm쓰는 이유?
A. L2 norm은 주로 모델의 가중치를 제한하거나 정규화하는 데 사용됩니다. 이를 통해 모델이 과적합되는 것을 방지하고 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.

L2 norm은 각 가중치의 제곱 값의 합의 제곱근으로 정의됩니다. 가중치가 크면 이 값이 더 커지므로, 가중치의 크기를 제한하는 효과가 있습니다. 따라서, L2 norm을 사용하여 가중치의 크기를 제한함으로써 모델의 복잡도를 줄이고 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Q. 일반화 성능을 향상시키는 다른 방법이 있어?
일반화 성능을 향상시키는 다른 방법은 여러 가지가 있습니다.

1. 더 많은 데이터를 수집하는 것: 모델이 보다 다양한 상황에서 작동하도록 하기 위해서는 더 많은 데이터가 필요합니다. 이는 모델의 일반화 능력을 향상시키는 가장 간단하고 효과적인 방법 중 하나입니다.

2. 데이터 증강(data augmentation)을 적용하는 것: 기존의 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성하고, 모델이 다양한 데이터에 대해 학습하도록 하는 방법입니다. 이는 데이터셋이 부족한 경우에도 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

3. 정규화(regularization)를 적용하는 것: 모델의 복잡도를 줄이는 것으로, 일반화 성능을 향상시키는 데 효과적입니다. L1, L2 정규화 등이 있습니다.

4. 드롭아웃(dropout)을 적용하는 것: 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하여 모델의 복잡도를 줄이고, 일반화 능력을 향상시키는 방법입니다.

5. 앙상블(ensemble)을 사용하는 것: 여러 모델을 결합하여 일반화 성능을 향상시키는 방법입니다. 다양한 모델을 함께 사용하면 각 모델이 가진 특징을 조합하여 더 강력한 모델을 만들 수 있습니다.