DATA101

📚 목차1. 최적화 개념 2. 기울기 개념 3. 경사 하강법 개념 4. 경사 하강법의 한계1. 최적화 개념딥러닝 분야에서 최적화(Optimization)란 손실 함수(Loss Function) 값을 최소화하는 파라미터를 구하는 과정입니다(아래 그림 1 참고). 딥러닝에서는 학습 데이터를 입력하여 네트워크 구조를 거쳐 예측값(\(\hat{y}\))을 얻습니다. 이 예측값과 실제 정답(\(y\))과의 차이를 비교하는 함수가 손실 함수입니다. 즉, 모델이 예측한 값과 실젯값의 차이를 최소화하는 네트워크 구조의 파라미터(a.k.a., Feature)를 찾는 과정이 최적화입니다. 최적화 기법에는 여러 가지가 있으며, 본 포스팅에서는 경사 하강법(Gradient Descent)에 대해 알아봅니다.2. 기울기 개념..