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심층 신경망(Deep Neural Network)의 장∙단점

유키공 2019. 3. 20. 19:21

심층 신경망(Deep Neural Network)의 장∙단점

-장점

①연속형, 범주형 변수에 상관없이 모두 분석 가능하다.

②입력 변수들 간의 비선형 조합이 가능하다. 이는 다른 신경망에 비해 DNN이 가지는 가장 좋은 장점 중 하나다.

③예측력이 다른 머신러닝 기법들에 비해 상대적으로 우수한 경우가 많다.

④feature extraction이 자동으로 수행된다. 이것은 변수 선택의 번거로움을 줄여준다. 

⑤Data양이 많아지면 성능이 계속 좋아진다.

-단점

①신경망이 복잡할 경우 작동하는데 시간이 오래 걸린다. 때문에 GPU가 장착된 컴퓨터 및 고사양의 컴퓨터가 필요하다.

②분석 시 변수들을 일정한 순서나 방식으로 넣는 것이 아니기 때문에 결과가 일정하지 않다.

③가중치의 의미를 정확히 해석하기가 어렵기 때문에 결과 해석이 어렵다.

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