드롭 아웃

드롭 아웃(Drop out) 기법

드롭 아웃(Drop Out)은 모델이 과적합되는 것을 막기 위한 가장 보편적인 정규화(Regularization) 기법 중 하나이다. 드롭 아웃은 데이터를 학습할 때, 일부 퍼셉트론(뉴런)을 랜덤하게 0으로 만들어 모델 내부의 특정 가중치(Weight)에 치중되는 것을 막는다. 이를 통해 모델이 일부 데이터에 가중되는 것을 막고 일반화된 모델을 만들 수 있다. 드롭 아웃을 사용하는데 있어 주의할 점은 학습이 끝난 후 테스트 과정에서는 드롭 아웃을 사용하면 안된다는 점이다. 이번 실습에선 드롭 아웃을 적용한 모델과 적용하지 않은 모델의 차이를 보자. 드롭 아웃을 사용하기 위한 함수/라이브러리 tf.keras.layers.Dropout(prob) prob : 드롭 아웃을 적용할 확률 (0.1 ~ 0.5) i..