[보고서]딥러닝 모델링 성능 향상 기법

목차

1. 서론

2. 본론
1) 연속형 모델 손실함수
2) 이산형 모델 손실함수
3) 활성화 함수
4) 옵티마이저
5) 정규화

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

신경망의 성능을 개선하기 위한 방법에는 다양한 방법이 있다. 특히 기울기 소실은 여러가지 문제의 근원이 되는데 본 보고서에서는 이에 대한 방법에 대해 알아보도록 하겠다.

본론
1. 연속형 모델 손실함수
1) 손실함수
이 모델에 대한 적합한 손실함수는 평균 제곱 오차법이다.
이러한 문제를 회귀(Regression)라고 한다.

2) Pytorch함수
nn.MSELoss()를 사용한다.

3) 사례
어떤 신경망들은 연속적인 숫자에 대해 결과를 출력하도록 구성되어 있는 경우가 있다. 예를 들어 섭씨온도 같은 숫자를 맞혀야 하는 모델을 만든다면 0부터 100까지 수샂가 연속적으로 나오도록 구성해야 한다.

참고자료

· 타리크라사드(2021), GAN첫걸음, 한빛미디어