과적합 방지2 데이터 증강으로 모델 성능 극대화하는 방법 완벽 정리 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 더 많은 데이터를 확보하는 것이 핵심입니다. 하지만 실제로는 데이터 수집에 시간과 비용이 많이 들기 때문에, 데이터 증강(Data Augmentation)이 효과적인 대안으로 떠오르고 있습니다. 데이터 증강은 기존의 데이터를 변형하거나 변환하여 새로운 데이터를 생성하는 기술로, 이를 통해 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 특히 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터 유형에서 데이터 증강 기법이 적용되며, 이를 통해 모델이 과적합(Overfitting)되지 않고 새로운 데이터에 잘 일반화되도록 돕습니다. 본문에서는 데이터 증강의 개념부터 주요 기법, 도구 및 프레임워크, 실제 적용 사례까지 상세히 설명하겠습니다. 데이터 증강이 왜 중요한지, 어떤 방.. 2024. 12. 26. 객체 분류를 위한 CNN의 모든 것: 기초부터 실전까지 딥러닝 기술이 급격히 발전하면서 컴퓨터 비전 분야에서 새로운 가능성과 혁신이 열리고 있습니다. 특히, 객체 분류(Object Classification) 작업은 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)의 등장으로 비약적인 발전을 이루었습니다. 이번 글에서는 CNN의 기본 원리와 역사에서부터, 이를 활용한 객체 분류 모델의 설계와 학습, 실제 적용 사례에 이르기까지 폭넓은 내용을 다룹니다.객체 분류는 이미지 내 대상이 특정 클래스에 속하는지를 판별하는 작업입니다. 예를 들어, 사진 속 강아지와 고양이를 구별하거나, 물체를 인식해 분류하는 등의 작업이 이에 해당합니다. CNN은 이미지 데이터를 처리하고 학습하기에 최적화된 구조를 가지고 있어 이러한 작업에서 탁월한 성능을 .. 2024. 12. 23. 이전 1 다음