Show pageOld revisionsBacklinksBack to top This page is read only. You can view the source, but not change it. Ask your administrator if you think this is wrong. ===== 두개의 정규화 ===== 한글로는 둘다 정규화지만 영어로는 다르다.\\ 하나는 모델이 학습 편하게 할라고하는것이고,\\ 하나는 모델의 성능(과적합 방지)을 높이기 위한 것이다.\\ \\ ==== 데이터 정규화 (Data Normalization / Scaling) ==== 개념 : 모델에 데이터를 입력하기 전에 데이터의 범위(scale)를 일정하게 조정(예를들어 너무 큰 범위를 0~1 로 조정) \\ 목적 : 모델이 더 빠르고 안정적으로 학습하도록 돕는다.\\ \\ \\ ==== 모델 정규화 (Model Regularization) ==== 개념: 모델이 훈련 데이터에 너무 과하게 맞춰지는 과적합(overfitting)을 방지하기 위하여 \\ 목적 : 모델의 성능을 높이는 것 딥러닝/정규화.txt Last modified: 2025/10/22 14:46by masteraccount