8.1.3 알고리즘 튜닝을 위한 성능 최적화
성능 최적화를 하는 데 가장 많은 시간이 소요되는 부분입니다. 모델을 하나 선택하여 훈련시키려면 다양한 하이퍼파라미터를 변경하면서 훈련시키고 최적의 성능을 도출해야 합니다. 이때 선택할 수 있는 하이퍼파라미터로는 다음 항목들이 있습니다.
• 진단: 성능 향상이 어느 순간 멈추었다면 원인을 분석할 필요가 있습니다. 문제를 진단하는 데 사용할 수 있는 것이 모델에 대한 평가입니다. 다음과 같은 평가 결과를 바탕으로 모델이 과적합(over-fitting)인지 혹은 다른 원인으로 성능 향상에 문제가 있는지에 대한 인사이트(insight)를 얻을 수 있습니다.
▲ 그림 8-2 알고리즘 성능 진단