deeplearning #딥러닝 #LeNet #AlexNet #VGGNet #GoogLeNet #ResNet #하이퍼파라미터 #hyperparameter1 하이퍼파라미터 튜닝 ① 학습 목표 성능 지표 정의하기 베이스라인 모델 정의하기 학습 데이터 준비하기 모델을 평가하고 성능 개선하기 학습 내용 빠르고 효율적으로 동작하는 딥러닝 시스템을 만드는 방법과 결과를 분석하고 성능을 개선하는 방법을 살펴봄 1. 성능 지표란? 성능 지표를 통해 시스템을 평가할 수 있음 모델의 성능을 평가하는 가장 간단한 수단은 정확도 정확도는 모델의 예측이 정답과 일치한 비율로 정의 예) 100개의 입력 표본을 대상으로 90개에 대해 모델이 정확한 예측을 내렸다면 이 모델의 정확도는 90% (1) 정확도가 가장 좋은 평가 지표인가? 문제마다 적절한 평가 지표가 존재함 (2) 혼동행렬(confusion matrix) 혼동행렬은 모델의 분류 결과를 정리한 표 어떤 오류가 치명적인가? → 위양성 결과보다 위음성.. 2024. 4. 17. 이전 1 다음
