볼펜 사야겠네;; 오늘은 예비군 작계 훈련이 있는 날이라 아침에 좀 느긋하게 작성하는 중이다 사실 마음이 싱숭생숭해서 집중이 잘 안됨;;ㅜㅜ 사춘긴가 짜증 1. 신경망의 성능을 높이기 위해 자주 사용하는 방법들 좋은 성능의 인공 신경망의 특징 일반화 : 미확인 데이터에 대해서도 예측을 잘 할 수 있어야 함 정확도 : 답변이 믿을만 해야 함 리소스 측면 : 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용해야 함 학습 속도 측면 : 학습 속도가 너무 느리면 곤란함 인공 신경망의 일반화를 위해서는 대표적으로 오버피팅을 막아야 한다 학습용 데이터를 늘림 Early Stopping Regularization : L2, L1, Dropout 등 앙상블 모델 2. 다양한 Conv Convolution 연산은 단순히 이미지에만 적용시킬..

쿠버네티스 환경을 운영하거나 서버를 운영할 때, 가장 많이 사용하는 운영체제가 리눅스이기 때문에 성능을 분석할 줄 알고 문제가 발생했을 때 빠르게 대처하는 것이 중요하다고 생각합니다. 그리고 클라우드를 사용한다고 하더라도 호스트 환경의 장애나 노이지 네이버 등의 이슈들로 여전히 하드웨어 자원에 대한 분석이 필요합니다. 그래서 이번에는 리눅스 성능을 분석하고 최적화하는 방법에 대해서 정리를 해보겠습니다. https://jaehyeong.tistory.com/entry/BPF-%EA%B8%B0%EB%B0%98-%EB%A6%AC%EB%88%85%EC%8A%A4-%EC%84%B1%EB%8A%A5-%EB%B6%84%EC%84%9D BPF 기반 리눅스 성능 분석 이전에 리눅스 성능 분석을 포스팅하면서 나왔던 eBP..