하이퍼파라미터의 원리와 이해 기계 학습에서 하이퍼파라미터(Hyperparameter)는 모델 학습 과정을 조절하는 데 사용되는 매개변수이다. 이는 모델의 구조나 학습 알고리즘에 직접적으로 영향을 미치지 않으며, 모델 학습을 조절하거나 최적화하는 데 사용된다. 일반적으로 하이퍼파리미터는 모델을 학습하기 전에 사전에 설정되어야 하며, 학습 중에는 조절되지 않는다. 📢 일반 파라미터와 하이퍼파라미터의 차이점은? 일반 파라미터는 모델이 학습하면서 조절되고 최적화되는 매개변수이며, 하이퍼파라미터는 모델의 학습 프로세스를 제어하고 조절하기 위한 고정된 매개변수이다. 하이퍼파라미터는 모델 학습 이전에 사람이 수동으로 설정하거나 조정하는 것이 일반적이다. 다음은 하이퍼파라미터의 한 종류인 Loss에 대해 알아보자. L..