문제
딥러닝에서 배치 정규화(Batch Normalization)의 효과에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① 과적합을 완전히 방지할 수 있다 ② 학습 속도를 향상시키고 기울기 소실 문제를 완화한다 ③ 모델의 매개변수 수를 줄여 계산 효율성을 높인다 ④ 활성화 함수의 선택을 불필요하게 만든다
정답
2번
해설
배치 정규화는 각 레이어의 입력을 정규화하여 학습 안정성과 속도를 향상시키며, 기울기 소실 문제를 완화합니다. ①은 과장(완전히 방지하지는 못함), ③은 틀림(매개변수 수 증가), ④는 틀림(활성화 함수는 여전히 중요)입니다.