확률적 경사 하강법 썸네일형 리스트형 최적화(Optimizer)가 뭐였지? 확률적 경사 하강법(SGD) 【1】Deep Learning 시작하기_최적화가 가장 중요하다! 최적화(Optimizer)가 뭐였지? 확률적 경사 하강법(SGD) 여러분은 1.2 경사 하강법이 기억나는가? 경사 하강법은 오차를 가장 작게 만드는 방향으로 가중치를 업데이트 하면서 최적 값을 찾는 방법이다. 이렇게 파라미터의 최적 값을 찾는 문제를 최적화(optimizer)라고 하며 최적화는 정답에 가까운 출력을 만드는 신경망의 목표인만큼 중요하지만 어려운 문제다. 앞에서 최적화의 방법으로 경사 하강법을 언급했는데 시간이 지나면서 더욱 발전된 기술들이 등장하기 시작했다. 지금부터 그 종류를 하나씩 살펴보겠다. 확률적 경사 하강법(SGD) “GD보다 조금 보되 빠르게 찾자!“ 우리가 앞에서 다룬 경사 하강법(Gradient Descent)은.. 더보기 이전 1 다음
