모델의 컴파일, 학습 및 평가

딥러닝 모델을 구축한 후, 효과적으로 학습시키기 위해서는 손실 함수(Loss Function), 최적화 알고리즘(Optimizer), **평가 지표(Metrics)**를 적절하게 선택해야 합니다. 또한 콜백(Callback) 기능을 활용하면 학습 과정을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다.이번 글에서는 모델의 컴파일, 학습 및 평가 방법을 알아보고, 학습 결과를 시각화하는 방법까지 살펴보겠습니다.1. 손실 함수, 최적화 알고리즘, 평가 지표 선택 방법1️⃣ 손실 함수(Loss Function)손실 함수는 모델의 예측값과 실제값의 차이를 측정하여 모델이 얼마나 잘못 예측했는지를 나타냅니다.적절한 손실 함수를 선택하는 것이 학습 성능에 큰 영향을 미칩니다.문제 유형손실 함수이진 분류(Binary Classif..
머신러닝&딥러닝 2025. 2. 28. 08:44
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