반응형 강화학습2 [딥러닝 with Python] NAS(Neural Architecture Search) 알아보기 - 강화학습을 기반으로 1. NAS(Neural Architecture Search)- 신경망 설계는 딥러닝 모델의 성능을 결정하는 핵심 요소 중 하나입니다. 그러나 최적의 네트워크 구조를 찾는 것은 보통 연구자들의 경험과 실험에 의존하는 수작업 과정이 필요합니다. 이를 해결하기 위해 Neural Architecture Search라는 개념이 등장하게 되었습니다. - Neural Architecture Search(NAS)는 이러한 문제를 해결하기 위해, 최적의 신경망 구조를 자동으로 탐색하는 방법입니다. - 이는 주어진 데이터셋과 태스크에 대해 최적의 성능을 보이는 신경망 구조를 자동으로 설계하는 것입니다. 이를 통해 연구자들은 더 효과적인 모델을 빠르게 찾을 수 있으며, 모델 개발 시간을 단축할 수 있습니다. - 특히, 기.. 2025. 2. 23. [딥러닝 with Python] GRPO란? (Group Relative Policy Optimization) 오늘 알아볼 것은 GRPO(Group Relative Policy Optimization)입니다. 1. GRPO란?- Group Relative Policy Optimization(GRPO)는 강화학습(Reinforcement Learning, RL)에서 정책 최적화(Policy Optimization)를 수행할 때, 기존의 Proximal Policy Optimization(PPO)과 달리,상대적인 그룹 기준(Group-relative criterion)**을 활용하여 안정적인 학습을 유도하는 방법입니다. - 이는 정책(policy)의 업데이트를 더 효과적으로 제어하고, 불필요한 정책 변화(excessive policy shifts)를 방지하며, 샘플 효율성(sample efficiency)을 향상시키.. 2025. 1. 30. 이전 1 다음 반응형
