딥러닝 학습의 문제점 데이터가 많아지면서 실질적인 한계에서 학습 시간이 기하급수적으로 증가하였고, 데이터 또한 수가 많아지면서 복잡해지는 문제가 생김 학습 속도 문제 데이터의 개수가 폭발적으로 증가하여 딥러닝 모델 학습 시 소요되는 시간도 함께 증가 기울기 소실 문제 더 깊고 더 넓은 망을 학습시키는 과정에서 출력값과 멀어질 수록 학습이 잘 안되는 현상 발생 역전파는 미분을 하면서 기울기가 소실된다는 것은0에 가까운 역전파가 예를 들어 0.1 * 0.1 이면 점점 0으로 수렴하게되고, 이에 가까운 파라미터 들은 잘 학습을 하지 못하게 되는 문제가 있음 실제로 찾아야 되는 weight 값을 찾지 못하는 문제가 있음 초기값 설정 문제 학습시 파라미터가 많지만 무언가의 초깃값을 설정해 줘야하는데, 가장 적합한..
