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머신러닝 최적화: 수렴 조건 이해하기

최적화는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위한 핵심 과정이다. 이 과정에서 모델의 매개변수를 조정하여 손실 함수(Loss Function)를 최소화한다. 이 때, 최적화 알고리즘이 언제 멈춰야 하는지, 즉 '수렴'했는지 판단하는 기준이 중요하다. 수렴 조건은 최적화 알고리즘이 목표 지점에 도달했음을 나타내는 신호이며, 적절한 수렴 조건을 설정하는 것은 효율적인 학습을 위해 필수적이다. 🔍 수렴 조건 (Convergence Criteria):수렴 조건은 최적화 알고리즘이 반복적인 갱신(update)을 멈추고 최적의 해에 도달했다고 판단하는 기준이다. 머신러닝에서 사용되는 다양한 최적화 알고리즘(예: 경사 하강법, Adam 등)은 손실 함수를 줄이기 위해 모델의 매개변수를 반복적으로 조정한다. 그러나 이..
머신러닝 2025. 3. 4. 23:31
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