728x90 배치정규화1 [DL] Batch Normalization이란? 효과? ICS? Smoothing? 이 포스팅은 아래 강의를 정리 및 일부항목을 추가한 것입니다. 매우 유익하고 설명이 자세하니 참고 바랍니다. https://www.youtube.com/watch?v=58fuWVu5DVU Batch Normalization 효과 ① 학습 수렴속도가 빠르다. - 적은 epoch으로도 사용하지 않는 것 대비 높은 성능을 달성 ② 가중치 초기화(weight initalization)에 대한 민감도를 감소시킨다. - 모델을 학습할 때, 하이퍼파라미터의 변경은 모델의 수렴을 크게 좌우하지만, BN을 사용하면 덜 정교한 하이퍼파라미터 세팅이더라도 정상적으로 수렴한다. 예를 들어 learning-rate를 크게 잡아 모델이 학습이 안되는 경우에 BN을 적용시 정상적으로 수렴하는 것을 볼 수 있다. ③ 모델의 일반화(.. 2023. 8. 15. 이전 1 다음 728x90
