심층 이중 하강 재현하기: 초보자의 여정
2025-06-05
리커스 센터에서 머신러닝을 배우는 초보자가 심층 이중 하강 현상을 재현하는 여정을 시작했습니다. 처음부터 ResNet18 모델을 CIFAR-10 데이터셋으로 훈련시키면서 다양한 모델 크기와 레이블 노이즈가 모델 성능에 미치는 영향을 조사했습니다. 모델 아키텍처 조정, 레이블 노이즈의 정확한 적용, 정확도 지표 이해 등의 어려움을 극복하고, 최종적으로 심층 이중 하강 현상을 성공적으로 재현했습니다. 모델 크기와 훈련 에포크 수가 일반화 능력에 미치는 영향과 레이블 노이즈가 이중 하강 현상에 미치는 중요한 역할을 관찰했습니다.
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