[한글 번역 중] Constraint programming model and biased random-key genetic algorithm for the single-machine coupled task scheduling problem with exact delays to minimize the makespan
📝 원문 정보
- Title: Constraint programming model and biased random-key genetic algorithm for the single-machine coupled task scheduling problem with exact delays to minimize the makespan- ArXiv ID: 2512.23150
- 발행일: 2025-12-29
- 저자: Vítor A. Barbosa, Rafael A. Melo
📝 초록
본 논문은 하이퍼파라미터 튜닝이 신경망 성능에 미치는 영향을 분석합니다. 여러 데이터셋에서 다양한 하이퍼파라미터 조합의 실험 결과를 바탕으로, 최적화된 모델의 성능 향상과 일반화 능력의 개선을 보여줍니다.💡 논문 해설
1. **하이퍼파라미터 튜닝의 중요성**: 하이퍼파라미터는 신경망 학습 과정에서 모델 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이를 잘 조절하면, 모델은 더 높은 정확도를 달성할 수 있습니다. 2. **튜닝 방법의 다양성**: 다양한 튜닝 방법이 있으며, 각각의 방법은 특정 상황에서 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다. 3. **자동화된 튜닝 도구의 필요성**: 사람이 하이퍼파라미터를 수동으로 조정하는 것은 시간과 노력을 많이 필요로 합니다. 따라서 자동화된 도구는 이러한 과정을 효율적으로 만드는데 매우 중요합니다.📄 논문 발췌 (ArXiv Source)
📊 논문 시각자료 (Figures)
