딥 러닝 네트워크 의 각 노드 에 활성 화 함수 가 가지 게 될 가중치 ( weight ) 값 을 정하 는 과정 을 ' 학습 한다 ' 하 며 , 이 학습 을 빠르 고 안정 적 으로 하 여 최적화 를 시켜 주 는 하이퍼 파라미터 가 옵티마 이 저 ( Optimizer ) 이 다 . 경사 하강법 , 모 멘 텀 등 의 옵티마 이 저 가 존재 하 며 본 연구 에서 는 H 2 O 딥 러닝 패키지 에서 제공 하 는 ADADELTA 라는 옵티마 이 저 를 적용 하 였 다 . ADADELTA 옵티마 이 저 는 로 ( Rho ) 와 입실론 ( Epsilon ) 두 가지 파라미터 가 존재 하 며 로 는 학습 의 속도 를 입실론 은 학습 의 감소 속도 를 결정 하 는 파라미터 이 다 . 로 는 0 . 9 - 0 . 999 의 범위 로 , 입실론 은 1 E - 4 - 1 E - 10 의 범위 로 테스트 를 진행 하 였 다 . 최적화 결과 로 는 0 . 990 , 입실론 은 1 E - 8 일 때 , Training Set AUC : 0 . 947 , Test Set AUC : 0 . 9252 을 나타내 며 가장 좋 은 성능 을 나타냈 다 .