전술 한 딥 러닝 모델 의 구축 과정 에 대하 여 설명 한다 . 딥 러닝 모델 은 다양 한 구조 로 구현 될 수 있 다 . 연구자 는 ( i ) 은닉 레이어 개수 및 은닉 노드 의 개수 와 같 은 모델 구조 에 대한 파라미터 , ( ii ) 학습 률 , 모 멘 텀 ( momentum ) , 배치 크기 , 활성 함수 , 초기 가중치 분포 와 같 은 모델 알고리즘 에 대한 파라미터 및 ( iii ) 정규 화 파라미터 ( L 1 및 L 2 ) , 드롭 아웃 률 ( dropout rate ) 과 같 은 오버 피팅 ( overfitting ) 문제 를 해결 하 기 위한 파라미터 를 조절 하 여 모델 을 구축 하 였 다 .