기계 학습 최적화 기술 소개

머신러닝의 최적화 기술은 손실 함수를 최소화하거나 목적 함수를 최대화하여 예측 및 분류 정확도를 높이는 것을 목표로 합니다. 이러한 알고리즘은 일반적으로 오류를 최소화하기 위해 로컬 또는 오프라인 데이터 세트에서 훈련됩니다. 최적화를 통해 기계 학습 모델은 데이터에 더 잘 적응하고 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.

이 기사에서는 최적화 기술과 관련된 용어와 몇 가지 일반적인 최적화 기술을 소개합니다.

용어 소개

학습률

학습률은 학습 과정에서 모델 매개변수의 업데이트 단계 크기를 결정하는 기계 학습의 중요한 하이퍼 매개변수입니다. 학습률은 각 반복에서 매개변수가 미세 조정되는 정도를 나타냅니다. 적절한 학습률 선택은 모델의 수렴과 성능에 중요한 영향을 미치므로 최적화 프로세스의 중요한 부분입니다.

학습률이 높으면 모델이 손실 함수의 최소값으로 안정적으로 수렴하지 못해 불안정한 결과가 나올 수 있습니다. 반대로 학습률이 낮으면 최적화가 느리게 수렴되거나 최적이 아닌 솔루션에 갇힐 수 있습니다. 따라서 훈련 중에 사용된 최적화 알고리즘에 따라 학습률 선택이 고정되거나 동적으로 조정될 수 있습니다.

Momentum

Momentum은 머신러닝과 딥러닝에서 중요한 역할을 합니다. 이는 최적화 프로세스가 로컬 최소값에 갇히는 것을 방지하고 그라디언트의 실행 평균을 계산하고 이를 현재 그라디언트 업데이트에 추가하여 수렴 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. Momentum은 또한 진동 문제를 극복하고 최적화 프로세스를 보다 원활하게 만듭니다.

최적화 알고리즘

Gradient Descent

GD(Gradient Descent)는 함수의 최소값을 검색하는 데 사용되는 1차 최적화 알고리즘입니다. 이는 매개변수에 대한 손실 함수의 음의 기울기 방향으로 매개변수를 반복적으로 업데이트하는 방식으로 작동합니다.

모멘텀 최적화

모멘텀 최적화는 경사 이동 평균을 사용하여 각 반복에서 매개변수를 업데이트하는 1차 최적화 알고리즘입니다. 모멘텀 최적화의 기본 개념은 이전 업데이트의 방향을 포착하는 업데이트 규칙에 모멘텀 항을 추가하여 수렴 속도를 높이는 것입니다.

RMSprop

는 과거 제곱 기울기의 평균을 기반으로 각 매개변수의 학습률을 조정합니다. RMSprop은 제곱 기울기의 이동 평균을 사용하여 기울기 크기를 정규화하고 학습 속도가 폭발적으로 증가하거나 사라지는 것을 방지합니다.

Adam

Adam은 운동량 최적화와 RMSProp의 아이디어를 결합한 최적화 알고리즘입니다. Adam은 기울기의 첫 번째와 두 번째 순간의 지수 이동 평균을 사용하여 각 매개변수의 학습 속도를 조정합니다. 알고리즘은 기울기의 이동 평균(운동량)과 제곱 기울기의 이동 평균(중심이 아닌 두 번째 모멘트)의 두 가지 매개변수 세트를 유지합니다.

Adam은 운동량 최적화와 RMSProp의 장점을 결합하여 빠르고 강력한 수렴을 제공하도록 설계되었으며, 모든 매개변수의 학습 속도를 제어하려면 일련의 하이퍼 매개변수만 필요합니다. 그러나 Adam은 특히 크고 복잡한 모델의 경우 이동 평균의 학습률 및 붕괴율 선택에 민감할 수 있습니다.

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