우리는 SVM을 공부하면서 γ와 C라는 하이퍼파라미터에 대해 공부했습니다. 우리는 머신러닝, 딥러닝을 공부하며 더 많은 하이퍼파라미터들을 마주하게 됩니다. 하이퍼파라미터는 개인의 주관에 따라 적용이 가능하지만, 동시에 모델의 성능에 큰 영향을 끼칩니다. 그렇다면 우리는 어떻게 가장 좋은 하이퍼파라미터를 찾을 수 있을까요? 수많은 숫자를 하나하나 대입해보아야 할까요?
그렇다면
하이퍼파라미터를 튜닝하는 전통적인 방식에는 어떤 방법들이 있으며 이들은 어떤 로직으로 작동할까?