#6강: 드롭아웃(Dropout) – 너무쉬운 인공지능 Tensorflow/Keras

드롭아웃(Dropout)은 인공지능 모델에서 과적합(overfitting)을 방지하기 위한 중요한 기술입니다. 이 기술은 신경망 모델에 무작위로 일부 뉴런을 제거하여 학습을 개선하고, 모델의 일반화(generalization) 성능을 향상시킵니다.

Tensorflow와 Keras는 이러한 드롭아웃 기술을 지원하고 있으며, 이를 활용하여 더욱 효과적인 인공지능 모델을 구축할 수 있습니다. 아래는 간단한 드롭아웃을 적용한 예시 코드입니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout

model = Sequential([
    Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dropout(0.2),
    Dense(10, activation='softmax')
])

위의 코드는 128개의 뉴런을 가진 은닉층에 드롭아웃을 적용한 예시입니다. 드롭아웃 비율은 0.2로 설정되어 있습니다. 이렇게 간단히 드롭아웃을 적용할 수 있어서, 모델의 과적합을 예방하고 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.

드롭아웃은 인공지능 모델을 개발할 때 꼭 고려해야 하는 기술 중 하나이며, Tensorflow와 Keras를 활용하여 쉽게 적용할 수 있습니다.