최근, 딥러닝의 비약적인 발전으로 다양한 응용에서 기계 학습의 성능을 크게 앞지르고 있다.딥러닝에서 다루는 심층신경망(DNN)은 높은 표현력으로 높은 정확도를 달성할 수 있지만, 그로 인해 최적의 성능을 얻기 위한 학습 과정도 더욱 복잡해지고 어렵게 되었다. 심층 학습 모델을 학습하는 과정은 반복적으로 모델의 매개변수를 최적화하는 단계로 이루어진다.또 반복마다 훈련 데이터로부터 일부(예: 32개) 데이터를 선정하여 최적화에 사용하며, 이처럼 선정된 데이터 샘플을 배치(batch)라 부른다. 무작위로 배치를 선택할 경우 최고 정확도가
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