딥러닝 모델을 튜닝하는 방법은 데이터의 전처리, 모델의 구조와 하이퍼파라미터 조정, 손실 함수와 최적화 알고리즘의 선택, 학습률 스케줄링 등 다양한 요소를 고려하는 과정입니다. 이를 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 모델 튜닝은 여러 실험과 검증을 통해 수행되며, 기존의 지식과 경험을 바탕으로 진행됩니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.