딥러닝 모델 설계의 핵심 요소는 데이터 전처리, 모델 구조 설계, 손실 함수 정의, 최적화 알고리즘 등입니다. 데이터 전처리는 입력 데이터를 적절한 형식으로 변환하는 과정이며, 모델 구조 설계는 신경망의 레이어와 연결을 정의하는 과정입니다. 손실 함수는 모델의 성능을 측정하기 위해 사용되는 지표를 정의하는 역할을 하며, 최적화 알고리즘은 모델이 손실 함수를 최소화하는 방향으로 학습할 수 있도록 돕는 알고리즘입니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.
