CNN의 주요 계층 - Dropout Layer (드롭아웃 층)

Dropout Layer (드롭아웃 층) 구현 및 최적화 가이드1. 드롭아웃 층 개요드롭아웃은 신경망의 과적합을 방지하는 강력한 정규화 기법입니다. 학습 과정에서 무작위로 뉴런을 비활성화하여 모델의 일반화 성능을 향상시킵니다.1.1 작동 원리학습 시 지정된 확률로 뉴런 비활성화남은 뉴런의 출력값 스케일링 조정추론 시에는 모든 뉴런 활성화1.2 주요 이점과적합 방지앙상블 효과연산 효율성2. 구현 방법2.1 기본 구현 (TensorFlow/Keras)import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Dropoutclass ModernDropoutNetwork(tf.keras.Model): def __init__(self, hidden_..

2025.02.11