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[SAS로 딥러닝 시작하기#2]딥러닝 성능 개선 방법 '하이퍼파라미터 튜닝'

지난 딥러닝 시리즈에서는 SAS Visual Data Mining and Machine Learning을 활용한 딥 러닝 모델 생성에 대한 내용 중 <기본 심층 신경망(DNN) 모델 아키텍처와 배치 정규화를 사용한 DNN 모델 구축>에 대해 소개해 드렸습니다. 이번 시리즈에서는 딥 러닝 성능을 개선할 수 있는 하이퍼파라미터를 조정에 대해 소개해 드립니다. 일정 기간에 걸쳐 성능이 향상되고

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[SAS로 딥러닝 시작하기#1]기본 DNN, 배치 정규화를 사용한 DNN 모델 구축

딥 러닝은 인공 지능과 함께 유비쿼터스가 된 머신 러닝의 한 영역입니다. 딥 러닝 모델의 복잡하고 뇌와 유사한 구조는 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 찾는 데 사용됩니다. 이러한 모델은 일반 지도 학습 모델, 시계열, 음성 인식, 객체 탐지 및 분류, 감성 분석의 성능을 크게 향상시켰습니다. 사전 정의된 방정식을 실행하도록 데이터를 구성하는 대신