성능 튜닝의 기본 방법 튜닝의 기본 목표는 val 성능을 잘 뽑는 것이다. 우리가 추구하는 바는 모집단을 예측하는 거니까. 따라서 모델링의 최종 지향점은 일반화 성능이다. 이를 위하여 다양한 시도를 해 볼 수 있는데,learning_rate을 조절한다거나, epochs를 바꾼다거나, node를 늘릴 수도 있겠지. 딥러닝에서 우리가 조절해야 할 하이퍼파라미터는 다음과 같다.1. Epoch 와 learning_rate - 둘이 약한 Trade-off 관계인 것처럼 다루어야 한다. - Epoch가 부족하면 학습이 채 되지 않을 수 있고, 지나치면 과적함의 위험이 커진다.2. Hidden layer의 수, node의 수 - 늘어날수록 파라미터(가중치)의 개수가 늘어난다. - 파라미터의 수가 많다 = 연결이 많..
