딥러닝 알고리즘의 주요 최적화 기법들"알아보기

딥러닝 알고리즘의 주요 최적화 기법

 

 딥러닝에서 사용하는 여러 가지 최적화 기법에 대해 쉽게 설명해드릴게요.

 

이 기법들은 우리가 만든 모델이 더 잘 배울 수 있도록

 

도와주는 중요한 방법들이에요. 그럼 어떤 것들이 있는지

 

하나씩 살펴봅시다!

 

1. 경사 하강법 (Gradient Descent)

 

먼저,

 

경사 하강법은 딥러닝의 기본적인 최적화 기법이에요.

 

이 방법은 우리가 만든 모델이 잘못된 예측을 할 때,

 

그 예측을 줄이기 위해 "기울기"를 따라 내려가는 방식이에요.

 

마치 산을 내려가는 것처럼요!

 

 

2. 배치 경사 하강법 (Batch Gradient Descent, BGD)

 

배치 경사 하강법은 전체 데이터를 한 번에 사용해 기울기를

 

계산하는 방법이에요.

 

이렇게 하면 안정적으로 학습할 수 있지만,

 

데이터가 많으면 시간이 오래 걸릴 수 있어요.

 

 

3. 확률적 경사 하강법 (Stochastic Gradient Descent, SGD)

 

확률적 경사 하강법은 데이터 중 한 개씩 랜덤으로 선택해서

 

기울기를 계산하는 방법이에요. 이 방식은 빠르지만,

 

가끔은 헷갈릴 수 있어서 경로가 불안정할 수 있어요.

 

 

4. 미니배치 경사 하강법 (Mini-Batch Gradient Descent)

 

미니배치 경사 하강법은 여러 개의 데이터를 묶어서 사용하는 방법이에요.

 

이 방법은 배치 경사 하강법의 안정성과 확률적 경사 하강법의

 

빠름을 모두 가지고 있어서 많이 사용돼요!

 

 

5. 모멘텀 (Momentum)

 

모멘텀은 기존의 경사 하강법에 "관성"을 추가하는 방법이에요.

 

이렇게 하면 모델이 지역 최소값(local minimum)에 빠지는 걸

 

방지할 수 있어요.

 

마치 자전거를 타고 내리막길을 내려가는 것처럼요!

 

 

6. AdaGrad (Adaptive Gradient)

 

AdaGrad는 각 파라미터에 맞춰 학습률을 조정해주는 방법이에요.

 

이는 희소한 파라미터의 학습을 더 잘 도와줘요.

 

필요한 부분에 더 많은 학습을 하게 해주는 거죠!

 

 

7. RMSProp (Root Mean Square Propagation)

 

RMSProp은 AdaGrad의 단점을 보완한 방법이에요.

 

과거 기울기를 적절히 반영하여 학습을 더 잘 할 수 있도록 도와줘요.

 

이렇게 하면 학습이 더 안정적이게 진행됩니다.

 

 

8. Adam (Adaptive Moment Estimation)

 

Adam은 모멘텀과 RMSProp의 장점을 결합한 방법이에요.

 

현재 가장 많이 쓰이는 최적화 알고리즘 중 하나인데,

 

많은 경우에 좋은 성능을 보여요.

 

그래서 많은 사람들이 이 방법을 선호해요!

 

 

9. 학습률 조절 (Learning Rate Decay)

 

마지막으로, 학습률 조절은 학습이 진행될수록 학습률을

 

점차 줄여주는 기법이에요.

 

이렇게 하면 마지막에 더 정확하게 모델을 조정할 수 있어요.

 

결론

 

이런 다양한 최적화 기법들은 모델이 더 빠르고 정확하게

 

학습할 수 있도록 도와준답니다.

 

특히 Adam은 많은 경우에

 

좋은 성능을 보이지만, 문제와 데이터셋에 따라 다른 방법이

 

더 효과적일 수 있어요. 그래서 여러 기법을 실험해

 

보고 최적의 방법을 찾는 게 중요해요!