정규화 썸네일형 리스트형 Batch - Normalization 【1】Deep Learning 시작하기_정규화라는 것도 있다 Batch - Normalization 신경망의 학습 효율을 높이기 위해서 활성화 함수, 초기화, 학습률의 변화 등 다양한 방법들이 등장해왔다. 이러한 간접적인 방법들 뿐만 아니라 학습 과정 자체를 안정화 하기위한 근본적인 연구들 또한 진행이 되어왔다. 신경망의 불안정성에는 내부 공변량 변화(Internal Covariance Shift)의 문제가 있는데 이는 신경망의 각 층 별 활성화 함수로 들어가는 입력데이터의 분포가 다른 현상을 말한다. 내부 공변량 변화 문제를 해결함으로써 신경망 학습 자체의 안전성을 높이고자 등장한 기법이 바로 배치 정규화다. "Batch - Normalization" 배치라는 용어는 전체 데이터가 한 번에 처리하기 힘.. 더보기 [머신러닝] MinMaxScaler : 0~1 스케일로 정규화 하기 (파이썬 코드) MinMaxScaler는 스케일을 조정하는 정규화 함수로, 모든 데이터가 0과 1 사이의 값을 갖도록 해주는 함수입니다. 따라서 최댓값은 1로, 최솟값은 0으로 데이터의 범위를 조정해줍니다. 한편, MinMaxScaler 함수는 파이썬에서 다음과 같이 입력하여 사용할 수 있습니다. from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler minmax_scaler = MinMaxScaler() minmax_scaled = minmax_scaler.fit_transform(X_train) #x_train라는 데이터 입력 먼저 필요한 라이브러리인 MinMaxScaler를 import 해주고, 두 번째 줄 ~ 세 번째 줄 코드처럼 정규화를 하는 함수에 정규화를 할 데이터(X_train.. 더보기 이전 1 다음
