딥러닝 모델 최적화 기법은 모델 성능을 높이고, 계산 리소스를 더욱 효율적으로 사용하는 데 필수적입니다. 이 섹션에서는 5가지 주요 최적화 기법을 정리하고, 각 기법의 특징과 효과를 비교하겠습니다.각 최적화 기법은 딥러닝 모델의 훈련과정을 효과적으로 개선하는 데 기여할 수 있습니다. 아래 표에서 각 기법의 장점과 단점을 간단히 살펴보세요.기법설명장점단점모델 압축파라미터 수 축소로 메모리 절약경량화로 성능 유지 가능과소적합 위험다중 훈련여러 모델을 동시에 훈련성능 향상 기대훈련 시간 증가 가능성전이 학습사전 훈련된 모델 재사용데이터 절약과 빠른 훈련 가능특정 문제 최적화 가능성하이퍼파라미터 튜닝하이퍼파라미터 조정성능 최대화 가능성탐색에 시간 소요데이터 증강데이터셋 인위적 확장오버피팅 감소증강 전략의 적절함..
