Batch Normalization
배치 정규화는 신경망의 각 층에서 입력 데이터를 정규화하는 기법이에요. 이를 통해 학습 속도를 높이고, 과적합을 줄이는 데 도움을 줘요. 또한, 활성화 함수의 비선형성을 개선해 성능을 향상시켜요.
Deep Learning Training Techniques
딥러닝 학습 기법
딥러닝은 대량의 데이터를 활용해 모델을 학습하는 과정이에요. 이를 위해 다양한 기법과 알고리즘이 사용되며, 이는 모델의 성능을 높이기 위해 필수적이에요. 효과적인 학습을 위해 하이퍼파라미터 조정과 정규화 기법이 중요하답니다.
하위주제 (2)
Low-Rank Adaptation of Large Language Models
대규모 언어 모델의 파라미터 수를 줄이면서 효율적인 학습을 가능하게 하는 기법이에요. 이 기술은 모델의 저차원 표현을 사용해 연산량을 감소시키고, 학습 속도를 높여줘요. 결과적으로 자원 소모를 줄이면서도 성능을 유지할 수 있어요.