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딥러닝 최적화2

옵티마이저 개념부터 SGD, Adam까지 비교 분석 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.📚 목차1. 경사하강법이란?2. 경사하강법의 한계3. 옵티마이저란 무엇인가?4. 대표적인 옵티마이저 종류5. 옵티마이저 선택 시 고려할 점6. 마무리 요약1. 경사하강법이란?경사하강법(Gradient Descent)은 머신러닝과 딥러닝에서 가장 기본적인 최적화 알고리즘입니다. 비용 함수의 값을 최소화하기 위해 .. 2025. 4. 10.

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.📚 목차1. SGD (Stochastic Gradient Descent)2. Momentum 옵티마이저3. RMSProp 옵티마이저4. Adam 옵티마이저5. 4대 옵티마이저 비교표6. 마무리 요약1. SGD (Stochastic Gradient Descent)SGD는 경사하강법의 가장 기본적인 형태입니다. 전체 데이터셋이 아.. 2025. 4. 10.

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