하이퍼파라미터 튜닝의 개념과 필요성1. 하이퍼파라미터란?딥러닝 모델을 학습할 때, 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소 중 하나가 하이퍼파라미터(hyperparameter)입니다. 하이퍼파라미터는 모델이 학습하는 과정에서 직접적으로 조정되지 않으며, 사용자가 설정해야 하는 값들을 의미합니다.대표적인 하이퍼파라미터에는 다음과 같은 것들이 있습니다.학습률(learning rate): 모델이 가중치를 업데이트하는 속도를 결정배치 크기(batch size): 한 번의 학습에서 사용되는 데이터 샘플의 개수에포크(epoch): 전체 데이터셋을 몇 번 반복해서 학습할 것인지 결정신경망의 층 수 및 뉴런 개수: 신경망의 깊이와 각 층의 뉴런 개수를 조절손실 함수(loss function) 및 최적화 알고리즘(optimi..