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SciPy 신호 간 상관 분석

SciPy 신호 간 상관 분석1. 서론신호 처리 분야에서 서로 다른 두 신호 간의 유사성을 분석하는 방법 중 하나는 상관 분석(correlation analysis)입니다. 상관 분석은 한 신호가 다른 신호와 얼마나 유사한지를 정량적으로 평가하는 방법으로, 특히 신호 정렬, 잡음 제거, 패턴 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다.이 글에서는 Python의 SciPy 라이브러리를 활용하여 신호 간 상관 분석을 수행하는 방법을 상세히 다룹니다. 상관 분석의 기본 개념을 설명하고, 실제 예제를 통해 SciPy의 scipy.signal.correlate와 scipy.signal.correlate2d 함수를 사용하는 방법을 소개합니다.2. 상관 분석의 기본 개념상관 분석은 두 신호의 유사성을 측정하는 통계적 방법입..

과적합(Overfitting)과 정규화 기법 (L1/L2 정규화, 드롭아웃)

과적합(Overfitting)과 정규화 기법 (L1/L2 정규화, 드롭아웃)1. 과적합(Overfitting)이란?딥러닝 모델을 훈련할 때 가장 중요한 목표는 훈련 데이터뿐만 아니라 새로운 데이터에도 잘 일반화할 수 있도록 하는 것입니다. 하지만 때때로 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적응하여 새로운 데이터에서는 제대로 성능을 발휘하지 못하는 현상이 발생하는데, 이를 "과적합(Overfitting)"이라고 합니다.과적합이 발생하면 훈련 데이터에서는 높은 성능을 보이지만, 검증 데이터나 실제 데이터에서는 성능이 저하됩니다. 이는 모델이 데이터의 패턴을 학습하기보다 단순히 암기하는 것에 가까워지는 현상입니다.과적합은 다음과 같은 원인으로 발생할 수 있습니다:모델의 복잡도가 너무 높음: 뉴런과 레이어 수가 너무..