# early stopping

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Problem Setting and Regularization

training을 하기 위해서 결정해야 할 것들이 정말 많지만 각 hyperparameter 사이에 dependency가 있기 때문에 guess가 매우 어렵다. 그렇기 때문에 실제로 machine learning은 굉장히 반복적인 작업이다. Dataset 좋은 cho

2022년 4월 17일
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[DL] 과적합 방지

L1/L2 norm, Drop out, Early stopping

2022년 3월 6일
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Ai_D68

기울기값을 얼만큼 경사하강법에 적용할 지 결정하는 hyperparameter 입니다. 학습률(learning rate)를 조절하여 기울기 값을 조정할 수 있습니다. 그 결과, 모델 성능을 효율적으로 개선할 수 있습니다.(global minima를 효율적으로 찾을 수

2022년 2월 24일
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[ML] Boosting Model

AdaBoost / GradientBoost / XGBoost

2022년 1월 17일
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딥러닝 overfitting

Artificial Neural Network

2021년 6월 10일
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