하이퍼파라미터 최적화

하이퍼파라미터 최적화는 학습 알고리즘에 대한 최적의 하이퍼파라미터 세트를 선택하는 문제를 말합니다. 하이퍼파라미터는 모델의 데이터 적응성에 직접적으로 영향을 미쳐, 과적합 또는 저적합 여부를 결정합니다. 하이퍼파라미터를 최적화함으로써 특정 손실 함수 하에서 모델의 성능을 개선할 수 있으며, 이는 다양한 유형의 데이터에 대해 모델이 최상의 가정, 가중치 및 학습 속도를 갖도록 보장합니다.