옵티마이저 개념부터 SGD, Adam까지 비교 분석

옵티마이저

 

딥러닝 모델을 학습시킬 때 가장 기본이 되는 개념 중 하나가 경사하강법(Gradient Descent)입니다. 하지만 경사하강법만으로는 모든 학습 문제를 해결하기엔 한계가 분명합니다.

이러한 한계를 보완하고, 학습 속도와 안정성을 높이기 위해 등장한 것이 바로 옵티마이저(Optimizer)입니다. 이번 글에서는 경사하강법의 단점부터 시작해 옵티마이저의 개념, 대표 알고리즘까지 쉽게 설명해드립니다.

📚 목차

• 1. 경사하강법이란?
• 2. 경사하강법의 한계
• 3. 옵티마이저란 무엇인가?
• 4. 대표적인 옵티마이저 종류
• 5. 옵티마이저 선택 시 고려할 점
• 6. 마무리 요약

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1. 경사하강법이란?

경사하강법(Gradient Descent)은 머신러닝과 딥러닝에서 가장 기본적인 최적화 알고리즘입니다. 비용 함수의 값을 최소화하기 위해 기울기(미분값)를 계산하고, 이를 따라 파라미터를 조금씩 조정합니다.
즉, 산을 내려가는 것처럼 손실 함수의 최저점(최솟값)을 찾아가는 방식입니다.

2. 경사하강법의 한계

• 학습률 조정이 어렵다: 너무 작으면 느리고, 너무 크면 발산함
• 국소 최솟값(local minima)에 빠질 수 있음: 전체 최적값이 아닌 중간에서 멈춤
• 계곡형 구조에서 느림: 경사가 양쪽으로 급변하는 곳에서 진동함
• 모든 파라미터에 동일한 학습률 적용: 비효율적인 업데이트 발생

이러한 한계들은 실제 딥러닝 학습 시 성능 저하나 학습 실패로 이어질 수 있기 때문에, 이를 보완하기 위한 다양한 개선된 옵티마이저가 개발되었습니다.

3. 옵티마이저란 무엇인가?

옵티마이저(Optimizer)는 경사하강법의 기본 원리를 개선하여 더 빠르고 정확하게 손실 함수의 최소값을 찾을 수 있도록 설계된 알고리즘입니다.
각 파라미터의 변화량을 자동으로 조정하거나, 이전의 그래디언트를 반영해 방향을 보정함으로써 학습 안정성, 수렴 속도, 정확도 모두를 향상시킵니다.

4. 대표적인 옵티마이저 종류

• SGD (Stochastic Gradient Descent): 기본 경사하강법으로, 미니배치 단위 업데이트
• Momentum: 이전 그래디언트 방향을 반영해 더 빠른 수렴 유도
• RMSProp: 파라미터마다 다른 학습률 적용, 진동 억제
• Adam: Momentum + RMSProp 조합, 가장 널리 사용되는 옵티마이저

5. 옵티마이저 선택 시 고려할 점

- 데이터 크기, 복잡도, 노이즈에 따라 다른 옵티마이저가 적합할 수 있습니다. - 초보자는 대부분의 경우 Adam을 사용하는 것이 안전한 선택입니다. - 그러나 정밀한 조정이 필요한 경우엔 SGD + Momentum을 사용해보는 것도 좋습니다.

6. 마무리 요약

경사하강법은 머신러닝 최적화의 기본이지만, 현실의 복잡한 문제를 해결하기엔 한계가 존재합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 옵티마이저는 학습 속도를 높이고, 더 안정적인 수렴을 가능하게 해주는 스마트한 도구입니다.

Adam, RMSProp, Momentum 등 다양한 알고리즘을 이해하고 프로젝트에 맞는 최적의 옵티마이저를 선택하는 것이 중요합니다.