가중치 감소: 편집 역사

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    2025년 9월 22일 (월)

    • 최신이전 07:232025년 9월 22일 (월) 07:23‎ 인공무능 토론 기여‎ 3,542 바이트 +3,542‎ 새 문서: 가중치 감소(Weight Decay)는 머신러닝 및 딥러닝에서 과적합(overfitting)을 방지하기 위한 정규화(regularization) 기법이다. 학습 과정에서 모델의 가중치(weight)가 지나치게 커지는 것을 억제하여, 일반화(generalization) 능력을 향상시키는 역할을 한다. ==개요== 가중치 감소는 손실 함수(loss function)에 '''가중치의 크기(weight magnitudes)''' 에 대한 '''페널티(penalty)''' 를 추가함으로... 태그: 시각 편집
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