MNIST CNN 학습 최적화

1. 수업 자료의 경우

MNIST 데이터셋은 손글씨 숫자 이미지로 이루어진 데이터베이스로, 이미지 분류 문제를 해결하기 위한 기본적인 벤치마크로 많이 사용된다. 이 데이터셋은 0부터 9까지의 숫자가 28x28 픽셀 크기로 제공되며, 총 70,000개의 이미지로 구성되어 있다. CNN(합성곱 신경망)은 이미지 처리에 강력한 성능을 발휘하는 딥러닝 모델로, MNIST와 같은 이미지 분류 문제에서도 효과적이다. CNN을 학습시키기 위해서는 다양한 최적화 기법을 사용할 수 있는데, 이는 학습 성능과 모델의 일반화 능력을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 수업 자료에서는 CNN 학습을 위한 여러 가지 최적화 기법과 하이퍼파라미터 조정 방법에 대한 이론과 실습을 다루었다. 이론적으로 CNN은 여러 층으로 구성되어 있으며, 각 층은 필터를 통해 입력 이미지에서 특징을 추출한다. 이런 특징 추출 과정은 학습을 통해 이루어지며, 이를 위해서는 적절한 손실 함수와 최적화 알고리즘이 필요하다. 일반적으로 사용되는 손실 함수는 교차 엔트로피 손실이며, 이는 모델의 예측 확률이 실제 레이블과 얼마나 차이가 있는지를 측정한다. 최적화 알고리즘으로는 경사 하강법이 기본이며, …(생략)