모델최적화1 프러닝(Pruning) 기법 - 효과적인 머신러닝 모델 최적화 방법 1. 프러닝(Pruning)이란? 프러닝(Pruning)은 머신러닝 모델을 최적화하는 기법 중 하나로, 모델의 복잡도를 줄여 과적합(Overfitting)을 방지하고 일반화 성능을 향상시키는 방법입니다. 이는 불필요한 가지(branch)나 가중치(weight)를 제거하여 모델을 단순화하고, 더 간결하고 효율적인 구조로 만들어줍니다. 프러닝은 모델의 용량을 줄이면서도 성능을 유지하거나 향상시킬 수 있는 장점을 갖고 있어 많이 사용되는 기법 중 하나입니다. 2. 프러닝의 목적과 중요성 프러닝(Pruning) 기법은 머신러닝 모델의 최적화를 위해 중요한 방법론 중 하나입니다. 프러닝의 주요 목적은 모델 내의 불필요한 가중치와 연결을 제거하여 모델의 크기를 줄이고 계산복잡성을 낮추는 것입니다. 프러닝.. 2024. 5. 24. 이전 1 다음