728x90 경사하강법1 Neural Network in Practice: Mini-batches Gradient Descent(경사 하강법) 경사 하강법 알고리즘으로 가중치가 업데이트되고 있는 과정을 나타내고 있다. 이미지 오른쪽을 보면 그래프를 확인 할 수 있는데 그래프의 빨간색 부분을 목적지라고 하고 그것을 산의 정상이라고 한다면, 현재 자신의 위치에서 가장 경사가 높은 곳으로 계속 이동하다 보면 일반적으로 산의 정상에 도달할 수 있을 것이다. 이 방법을 경사 상승법이라고 한다. 그리고 목적지가 산 밑이라면 현재 위치에서 계속해서 가장 낮은 지점을 찾아 이동한다. 이것을 경사 하강법이라고 한다. 일반적으로 경사 하강법은 함수의 최소값을 찾아야 하는 상황에서 사용된다. 인공 지능의 경우 최적의 학습 패턴을 위해 자신의 파라미터(Perameter)를 검증해야 하며 검증 과정에서 손실 함수를 사용한다.. 2024. 1. 13. 이전 1 다음 728x90
