신경망 놀이터

재생·한 걸음으로 학습할 때 아래 값이 적용됩니다. 기본값으로 먼저 돌려 보고, 바꿔 가며 차이를 느껴 보세요.

• 학습률: 가중치를 한 번에 얼마나 크게 고칠지예요. 너무 크면 출렁이고, 너무 작으면 학습이 느려요. 보통 0.01~0.03부터 시도해 보세요.
• 활성화: 뉴런 출력을 비선형 곡선으로 바꿉니다. Tanh는 부드럽게 −1~1, ReLU는 0 이하는 0으로 잘라요.
• 정규화: 가중치가 너무 커지지 않게 벌점을 줍니다. 데이터를 ‘외우는’ 과적합을 줄이는 데 쓰여요.
• 정규화 강도: 정규화 벌점의 세기예요. ‘없음’이면 이 값은 적용되지 않아요.