인공지능(AI) 신경망은 현대의 다양한 문제를 해결하기 위해 폭넓게 사용되며, 이의 성능을 최적화하는 것은 연구자와 엔지니어들에게 매우 중요한 과제입니다. 신경망의 최적화는 모델의 성능을 최대한 끌어올리면서도, 학습 속도를 빠르게 하고, 일반화 능력을 높여 새로운 데이터에 대한 예측 정확성을 강화하는 것을 목표로 합니다. 이러한 최적화 과정에서는 하이퍼파라미터의 세심한 조정, 모델 구조의 전략적 설계, 데이터 전처리 및 증강 등 다양한 기술이 종합적으로 활용됩니다. 이번 글에서는 AI 신경망 최적화의 주요 원리와 전략을 깊이 있게 다루고, 이를 통해 성능을 극대화할 수 있는 방법들을 제시하고자 합니다.신경망 최적화는 단순히 모델의 성능을 개선하는 것 이상의 의미를 가집니다. 최적화란 모델이 학습 데이터를..