드롭아웃은 딥러닝 모델이 훈련할 때 과적합을 방지하는 한 방법입니다. 과적합이란 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞춰져서, 새로운 데이터에 대해서는 예측 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 드롭아웃을 사용하면 모델이 더 강건해지고, 일반화 성능이 향상됩니다. 이해를 돕기 위해 몇 가지 중요한 포인트를 간단히 설명하겠습니다. 드롭아웃이란? 드롭아웃은 훈련 중에 신경망의 일부 뉴런을 무작위로 활성화하지 않게 함으로써, 모델이 특정 뉴런에 지나치게 의존하는 것을 방지하는 기술입니다. 이렇게 하면 모델이 더 다양한 데이터 패턴을 학습하게 됩니다. 드롭아웃 사용 시 주의점 훈련 시에만 사용: 드롭아웃은 모델을 훈련할 때만 사용해야 합니다. 테스트나 실제 상황에서는 모든 뉴런을 사용해야 합니다. 이는 훈련 시에만 모델..