딥러닝 최적화 알고리즘 총정리: SGD, Momentum, RMSProp, Adam

 

 

 

딥러닝 모델을 학습시킬 때, 어떤 옵티마이저를 선택하느냐에 따라 결과는 크게 달라질 수 있습니다. 기본 경사하강법을 개선한 다양한 최적화 알고리즘이 존재하며, 그 중 가장 널리 사용되는 네 가지가 바로 SGD, Momentum, RMSProp, Adam입니다.

이번 글에서는 이 4가지 옵티마이저의 작동 원리, 특징, 장단점, 그리고 사용 시 고려할 점까지 한 번에 정리해보겠습니다.

📚 목차

• 1. SGD (Stochastic Gradient Descent)
• 2. Momentum 옵티마이저
• 3. RMSProp 옵티마이저
• 4. Adam 옵티마이저
• 5. 4대 옵티마이저 비교표
• 6. 마무리 요약

---

1. SGD (Stochastic Gradient Descent)

SGD는 경사하강법의 가장 기본적인 형태입니다. 전체 데이터셋이 아니라, 미니배치 혹은 하나의 데이터를 기준으로 손실을 줄이기 위해 파라미터를 업데이트합니다.
이 방식은 계산이 빠르지만, 각 단계에서 손실 함수의 방향이 많이 흔들리기 때문에 수렴이 불안정할 수 있습니다.

• ✔ 계산 속도 빠름
• ✖ 진동 많고 최솟값에 도달하기 어려움
• 📌 주로 기본 구조에 활용되며, 다른 옵티마이저의 기반이 됨

2. Momentum 옵티마이저

모멘텀은 마치 관성 효과를 부여한 알고리즘입니다. 이전 단계의 그래디언트를 일정 비율로 반영하여 기울기 방향이 계속 유지되도록 만들어줍니다. 이로 인해 낙차가 큰 지형(계곡형 손실 함수)에서도 빠르게 내려갈 수 있습니다.

• ✔ 진동 억제 및 빠른 수렴 가능
• ✔ 더 안정적인 학습 성능
• ✖ 하이퍼파라미터 조정(모멘텀 비율 등)이 필요함

3. RMSProp 옵티마이저

RMSProp은 각 파라미터마다 학습률을 자동 조절해주는 알고리즘입니다. 이전 기울기의 제곱값을 지수적으로 평균내어 진동을 줄이고 안정적인 수렴을 유도합니다. 특히 RNN 같은 시퀀스 모델에 효과적입니다.

• ✔ 파라미터마다 다른 학습률 적용
• ✔ 계곡형 손실 함수에 강함
• ✖ 업데이트 계산이 SGD보다 복잡함

4. Adam 옵티마이저

Adam은 Momentum과 RMSProp의 장점을 결합한 형태의 옵티마이저입니다. 기울기의 평균(Momentum)과 제곱값(RMSProp)을 모두 고려해, 학습률을 자동 조절하면서도 방향성도 유지합니다.
현재 딥러닝 모델에서 가장 널리 사용되는 옵티마이저입니다.

• ✔ 빠르고 안정적인 수렴
• ✔ 하이퍼파라미터 튜닝 없이도 좋은 성능
• ✖ 메모리 사용량 증가, 과적합 가능성

5. 4대 옵티마이저 비교표

옵티마이저	특징	장점	단점
SGD	기본 미니배치 경사하강법	간단하고 빠름	진동 크고 수렴 느림
Momentum	이전 기울기 반영	수렴 빠르고 안정적	하이퍼파라미터 필요
RMSProp	파라미터별 학습률	진동 억제, 효과적 수렴	복잡함
Adam	Momentum + RMSProp	가장 널리 사용됨	메모리 소비 큼

6. 마무리 요약

옵티마이저는 딥러닝 모델이 빠르고 정확하게 학습할 수 있도록 도와주는 학습 가속기입니다. SGD는 가장 기본이지만 느리고 불안정할 수 있고, Momentum과 RMSProp은 각각 안정성과 유연성을 더해줍니다. 그리고 Adam은 두 가지 장점을 모두 가진 가장 널리 사용되는 범용 옵티마이저입니다.

자신의 데이터, 모델 구조, 목적에 따라 가장 적절한 옵티마이저를 선택하는 것이 좋은 성능을 끌어내는 지름길입니다!