Data_engineering36 [Deeplearning] Optimizer Optimizer 딥러닝 모델 학습 시, 모델의 성능과 학습 속도를 최적화하기 위해 Optimizer를 사용합니다. Optimizer는 Gradient Descent 방법을 기반으로 하며, 이를 발전시킨 여러 알고리즘이 존재합니다. 대표적인 Optimizer로는 아래와 같은 것들이 있습니다. Stochastic Gradient Descent (SGD): 일반적인 Optimizer로 학습 속도가 빠르지만, Local Minima에 빠지는 경우가 많습니다. Adaptive Moment Estimation (Adam): Momentum과 Gradient Descent 방식을 동시에 사용하여 이를 보완했으며, 보편적으로 가장 많이 쓰이는 Optimizer입니다. Root Mean Square Propagatio.. 2023. 3. 6. [Deeplearning] 기울기 소실 Vanishing Gradient 기울기 소실 Vanishing Gradient 딥러닝에서 가장 큰 문제점 중 하나는 기울기 소실(Vanishing Gradient)입니다. 이 문제는 역전파(backpropagation) 알고리즘에서 발생합니다. 역전파 알고리즘은 출력 값과 실제 값 사이의 오차를 최소화하기 위해 가중치를 조정하는 방법입니다. 이 때, 기울기가 전파되면서 신경망의 깊이가 깊어질수록 기울기가 소실되는 문제가 발생합니다. 기울기 소실 문제는 심층 신경망에서 특히 더 크게 나타납니다. 이는 역전파 알고리즘이 각 레이어(layer)에서 기울기를 계산하는데, 이 기울기가 작아질수록 학습이 어려워지기 때문입니다. 이러한 문제는 특히 활성화 함수로 sigmoid나 tanh 함수를 사용할 때 더욱 심각해집니다. 이 함수들은 입력값이 일.. 2023. 3. 6. [Deeplearning] 역전파 (Back-propagation) 역전파 (Back-propagation) 딥러닝에서 역전파는 인공신경망 학습에 필수적인 알고리즘 중 하나입니다. 역전파 알고리즘은 인공신경망의 가중치(weight)를 학습시키기 위한 방법으로, 출력값과 지도 데이터 사이의 오차를 이용하여 가중치를 업데이트 합니다. 역전파 알고리즘은 다음과 같은 과정으로 이루어집니다. 순전파(Forward propagation): 입력값을 넣어서 출력값을 계산하는 과정입니다. 이때 가중치와 편향을 고려하여 계산합니다. 오차 계산(Error calculation): 출력값과 지도 데이터 사이의 오차를 계산합니다. 역전파(Back propagation): 오차를 이용하여 각 가중치의 기울기(gradient)를 계산합니다. 가중치 업데이트(Weight update): 계산된 기.. 2023. 3. 6. [Deeplearning] Learning Rate Learning Rate 학습률이란? 학습률이란, 딥러닝 모델에서 가중치(Weight)를 조정하기 위해 사용되는 파라미터입니다. 학습률은 각 반복(Iteration)에서 가중치를 조절하는데 사용됩니다. 즉, 학습이 진행됨에 따라 가중치를 최적화하기 위해 조정되는 값입니다. 학습률의 역할 학습률은 가중치 조정 시 얼마나 크게 조절할지를 결정합니다. 학습률이 너무 작으면 가중치의 조정이 너무 느리게 이루어져 학습 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 반대로 학습률이 너무 크면 가중치의 조정이 너무 크게 이루어져 발산할 가능성이 있습니다. 학습률의 설정 방법 학습률의 설정 방법은 다양하지만, 주로 경험적인 방법을 사용합니다. 즉, 여러 가지 학습률을 시도해 보고 가장 좋은 성능을 내는 값을 선택하는 것입니다. 학습.. 2023. 3. 6. 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음
