[Deeplearning] 경사하강법 (Gradient Descent)

경사하강법 (Gradient Descent)

 

경사하강법(Gradient Descent)은 딥러닝에서 가장 기본적인 최적화 방법 중 하나입니다.

 

이 방법은 손실 함수(Loss Function)을 최소화하는 파라미터(Weight)를 찾기 위한 방법으로,

학습률(learning rate)과 반복 횟수(iteration)를 조절하여 최적의 파라미터를 찾아냅니다.

 

경사하강법은 크게 두 가지 방법으로 나뉩니다.

 

첫 번째는

Batch Gradient Descent 방법으로, 전체 데이터셋을 한번에 학습시키는 방법입니다.

이 방법은 속도가 느리지만 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

 

두 번째는

Stochastic Gradient Descent 방법으로, 데이터셋 중에서 랜덤으로 하나의 데이터만 선택하여 학습시키는 방법입니다. 이 방법은 빠른 학습이 가능하지만 정확도는 조금 떨어질 수 있습니다.

 

이 외에도 Mini-Batch Gradient Descent 방법, Momentum 방법, AdaGrad 방법, Adam 방법 등 다양한 경사하강법 알고리즘이 존재합니다. 이 중에서도 최근에는 Adam 방법이 가장 많이 사용되고 있습니다.

경사하강법은 딥러닝에서 뿐만 아니라, 기계학습에도 널리 사용되는 방법으로, 이를 이해하고 구현할 수 있는 능력은 딥러닝 엔지니어로서 필수적인 역량입니다.

 

경사하강법을 이해하기 위해서는 미분 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 미분은 함수의 변화율을 나타내는 것으로,

경사하강법에서는 손실 함수의 기울기(Gradient)를 계산하여 이를 이용해 파라미터를 업데이트합니다.

 

 

 

 

하지만 경사하강법도 단점이 있습니다.

학습률을 잘못 설정하면 발산하는 경우도 있으며, 지역 최소값(local minima)에 빠져 전역 최소값(global minima)을 찾지 못하는 문제도 있습니다.

 

이러한 문제를 해결하기 위해서는 학습률을 조절하는 방법이나, 초기값을 다양하게 설정하는 방법 등이 있습니다.

 

경사하강법은 딥러닝에서 최적화 문제를 해결하는 데 있어서 가장 기본적이면서도 중요한 방법 중 하나입니다. 이를 잘 이해하고 구현할 수 있는 능력은 딥러닝 엔지니어로서 필수적인 역량입니다.