[딥러닝] 딥러닝 디자인 패턴 (Design Pattern) 해설, 정리, 요약

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안녕하세요, HELLO

 

소프트웨어 개발 방법에서 사용되는 디자인 패턴은 프로그램 개발에서 자주 나타나는 과제를 해결하기 위한 방법 중 하나로, 과거의 소프트웨어 개발 과정에서 발견된 설계의 노하우를 축적하여 이름을 붙여, 이후에 재이용하기 좋은 형태로 특정의 규약을 묶어서 정리한 것이다. 알고리즘과 같이 프로그램 코드로 바로 변환될 수 있는 형태는 아니지만, 특정한 상황에서 구조적인 문제를 해결하는 방식을 설명해 줍니다. (디자인 패턴 - 위키백과 참조)

이번에는 딥러닝 모델을 개발함에 있어 사용되는 디자인 패턴에 대해서 간단히 살펴보려고 합니다.

세부적인 내용은 개별 포스팅을 통해서 정리하려고 합니다.

 

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CHAPTER 1. '딥러닝에서 일반적으로 사용되는 디자인 패턴' 정리

 

딥러닝에서 일반적으로 사용되는 디자인 패턴으로 다음과 같이 예시를 들 수 있습니다.

 

• 모델 템플릿 (Model Template): 딥러닝 모델을 구축하기 위한 사전 정의된 구조로, 다양한 작업 및 데이터 세트에 맞게 사용자 지정하고 확장할 수 있습니다.
• 전이 학습 (Transfer Learning): 모델을 처음부터 훈련하는 대신 사전 훈련된 딥 러닝 모델을 재사용하고 특정 작업 또는 데이터 세트에 맞게 미세 조정합니다.
• 앙상블 학습 (Ensemble Learning): 여러 딥 러닝 모델을 결합하여 과적합을 줄이고 일반화를 개선하고 다양한 모델의 강점을 활용하여 성능과 안정성을 개선합니다.
• 정규화 (Regularization): 과적합을 방지하고 드롭아웃, L1/L2 정규화 및 조기 중지와 같은 일반화를 개선하기 위해 딥 러닝 모델에 제약 조건을 추가합니다.
• Data Augmentation: 원본 데이터에 다양한 변환 및 섭동을 적용하여 훈련 데이터의 크기와 다양성을 증가시켜 딥 러닝 모델의 견고성과 일반화를 개선합니다.
• Automated Hyperparameter Tuning: 그리드 서치, 랜덤 서치, 베이지안 최적화 등의 기술을 사용하여 학습률, 배치 크기, 은닉 유닛 수 등 딥러닝 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 선택하는 과정을 자동화합니다.

 

이들은 딥 러닝에서 일반적으로 사용되는 디자인 패턴의 몇 가지 예시일 뿐입니다. 

 

위 예시 외에도 디자인 패턴의 선택은 해결해야 되는 문제, 데이터 특징, 특정 요구 사항과 개발 중인 시스템의 설계 목표 등에 따라 다릅니다.

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세부적인 내용이 궁금하신 분들은 아래 포스팅을 참고하시면 됩니다.

 

2023.02.06 - [DATA_SCIENCE/Deep Learning] - [딥러닝] 데이터 증대 (Data Augmentation) 해설, 정리, 요약

 

2023.02.04 - [DATA_SCIENCE/Deep Learning] - [딥러닝] 하이퍼파라미터 최적화 (Hyperparameter Optimization) 해설, 정리, 요약

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■ 마무리

 

'딥러닝 디자인 패턴 (Design Pattern)'에 대해서 정리해 봤습니다.

 

그럼 오늘 하루도 즐거운 나날 되길 기도하겠습니다

좋아요와 댓글 부탁드립니다 :)

 

감사합니다.