서론AI 기계학습 모델을 구축하는 과정에서 초기화는 매우 중요한 단계입니다. 올바른 초기화 방법이 적용되지 않으면 학습이 제대로 이루어지지 않거나 최적의 성능을 확보하지 못할 수 있습니다. 초기화 과정은 특히 신경망 모델에서 중요하며, 적절한 초기 가중치 설정이 수렴 속도와 성능에 미치는 영향이 큽니다. 본 글에서는 AI 모델의 초기화 과정과 각 방법의 장단점에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 또한 초기화는 학습 과정의 안정성을 확보하는 중요한 요소이며, 실험적 연구에서도 많은 논의가 이루어지고 있습니다. 초기 가중치 설정이 잘못되면 모델이 비효율적인 방향으로 학습될 수 있으며, 경우에 따라 훈련이 멈추거나 비정상적인 결과를 초래할 수도 있습니다. 특히, 대규모 데이터셋을 처리하는 딥러닝 모델에서는 초기화가..