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딥러닝: 2차 최적화 방법 (Second-Order Optimization Methods) 심층 분석

딥러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해서는 효과적인 최적화 알고리즘의 선택이 중요하며, 그중에서도 2차 최적화 방법은 1차 최적화 방법보다 더 정교한 방식으로 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 이 글에서는 2차 최적화 방법의 기본 원리, 장단점, 그리고 딥러닝 모델 훈련에의 적용에 대해 자세히 알아보겠습니다.🧠 2차 최적화 방법의 기본 원리 (Basic Principles of Second-Order Optimization Methods)2차 최적화 방법은 1차 최적화 방법인 경사 하강법(Gradient Descent)의 단점을 보완하여 모델 파라미터를 업데이트합니다. 경사 하강법은 기울기 정보만을 사용하여 파라미터를 업데이트하는 반면, 2차 최적화 방법은 2차 미분 정보, 즉 헤시안 행렬(Hessian M..
딥러닝 2025. 3. 30. 20:34
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