Maxima's Lab

안녕하세요, 오늘은 딥러닝에서 Normalization (정규화)에 대해서 알아보겠습니다. 딥러닝에서 Normalization은 입력 데이터를 조정하여 모델의 학습 성능을 개선하는 방법 중 하나입니다. 여러 종류의 Normalization 기법이 있으며, 가정 널리 사용되는 종류들은 다음과 같습니다. Batch Normalization (BN) : 각 미니배치의 입력 데이터를 정규화하여 평균과 분산을 조정하는 방법입니다. 이를 통해 학습 도중 발생하는 Internal Covariate Shift를 줄일 수 있으며, 더욱 안정적인 학습이 가능해집니다. Layer Normalization (LN) : BN과 유사하지만, 전체 미니배치 대신 레이어 내에서 평균과 분산을 계산하여 정구화하는 방법입니다. BN에 ..