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저자정보
김혜진 (아주대학교) 박예슬 (아주대학교) 이정원 (아주대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
2,128 - 2,130 (3page)

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일반적인 기계학습 과정은 데이터 수집, 데이터 정제, 모델 설계, 모델 튜닝과 검증 단계로 구성된다. 그 중에서도 모델 튜닝 단계의 경우, 개발자의 경험에 의존하여 하이퍼 파라미터 값을 정의하기 때문에, 랜덤 서치, 그리드 서치, 진화 알고리즘 등과 같이 적절한 하이퍼 파라미터를 획득하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 이와 같은 기존의 연구는 모델의 높은 성능 확보에만 초점을 맞추고 있어, 오버 피팅으로 인한 편향된 학습이 이루어지거나, 모델을 일반화하여 안정된 형태의 학습을 수행하지 않고 ... 전체 초록 보기

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