"Parameter(파라미터)"와 "Hyperparameter(하이퍼파라미터)"는 머신러닝과 딥러닝 모델을 다룰 때 중요한 개념입니다. 두 용어의 차이점과 역할을 설명하겠습니다.
Parameter(파라미터)
모델 내부에서 학습되는 값들을 의미합니다.
데이터로부터 학습 과정을 통해 조정되는 값들입니다.
모델이 주어진 데이터에 대해 학습되어 예측을 수행하게 됩니다.
예를 들어, 선형 회귀 모델에서는 기울기와 절편이 파라미터입니다. 신경망에서는 가중치(weight)와 편향(bias)이 파라미터입니다.
Hyperparameter(하이퍼파라미터)
모델의 학습 과정이나 특성을 제어하는 매개변수들을 의미합니다.
이 값들은 모델 학습 전에 수동으로 설정되며, 학습 과정 동안 최적화되지 않습니다.
모델의 성능, 학습 속도, 정규화 정도 등을 조절하는데 사용됩니다.
예를 들어, 학습률(learning rate), 배치 크기(batch size), 에포크 수(epoch), 정규화 계수(regularization coefficient) 등이 하이퍼파라미터입니다.
하이퍼파라미터는 모델을 어떻게 구성할지 결정하는 중요한 역할을 합니다. 이들 값이 적절하게 조정되어야 모델이 최적의 성능을 발휘할 수 있습니다. 하지만 하이퍼파라미터의 최적 값은 문제에 따라 다르며, 일반적으로 실험과 검증을 통해 조정됩니다. 모델의 파라미터는 학습 데이터를 통해 자동으로 조정되는 반면, 하이퍼파라미터는 수동으로 설정되고 조정되어야 합니다.
해당 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었습니다.