가중치 초기화1 [DL] 딥러닝 성능 향상(전처리, 가중치초기화, 모멘텀, 활성함수) 성능 향상을 위한 요령 들어가기 전에 한가지 명심해야 할 사항은 다음의 방법들이 절대적인 것이 아니라, 경험규칙(Heuristics)에 기반하므로 자신에게 주어진 데이터에 잘 맞을 지는 실험을 통해 알아보야 한다. 1) 데이터 전처리 특징값이 모두 양수(또는 모두 음수)이거나 특징마다 값의 규모가 다르면, 수렴 속도가 느려질 수 있다. $$ w = w - \sigma x $$ 그레이언트 업데이트 값은 입력(x) 부호에 영향을 받기 때문이다. 모든 x가 양인 상황에서 어떤 오차역전파 σ값은 음수인 상황에는 양의 방향으로 업데이트 되지만, σ값이 양수인 상황에서는 음의 방향으로 업데이트 된다. 이처럼 여러 가중치가 뭉치로 같이 증가하거나, 감소하면 최저점을 찾아가는 경로를 갈팡질팡하여 수렴 속도 저하로 이어.. 2019. 9. 24. 728x90 이전 1 다음
