Max w 2 는 가중치 값 의 최대 상한 을 정해 놓 는 것 으로 가중치 값 이 너무 커지 는 것 을 방지 하 는 역할 을 한하 는 것 으로 , 0 부터 10 까지 테스트 를 진행 하 였으며 , 10 일 때 가장 좋 은 성능 을 나타냈 다 . 총 9 가지 의 하이퍼 파라미터 에 대한 최적화 를 진행 하 였으며 , 최종 적 으로 활성 화 함수 는 렐 루 ( Relu ) , 20 - 20 의 노드 와 은닉 층 의 개수 , 옵티마 이 저 는 ADADELTA , 에 폭 은 400 , L 1 은 0 , L 2 는 1 E - 5 , 은닉 층 의 드롭아웃 0 . 5 , 1 회 학습 시 샘플 숫자 값 은 - 2 , 마지막 Max w 2 는 10 으로 하이퍼 파라미터 의 최적화 를 완료 하 였으며 그 결과 는 도 9 에 기재 되 어 있 다 .