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move84

딥러닝 최적화: Adam, RMSprop, 그리고 그 너머

🚀 딥러닝 최적화의 세계로딥러닝(Deep Learning) 모델을 훈련시키는 과정은 마치 조각가가 돌덩어리에서 예술 작품을 만들어내는 것과 같습니다. 모델은 데이터를 통해 학습하고, 손실 함수(Loss Function)를 최소화하는 방향으로 파라미터를 조정합니다. 이때, 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소 중 하나가 바로 최적화 알고리즘(Optimization Algorithm)입니다. 최적화 알고리즘은 손실 함수의 기울기(Gradient)를 이용하여 파라미터를 업데이트하고, 모델이 데이터에 더 잘 적응하도록 돕습니다.🎯 핵심 용어 정리손실 함수 (Loss Function / 손실 함수): 모델의 예측과 실제 값 간의 차이를 측정하는 함수. 모델의 훈련 목표를 나타냅니다.기울기 (Gradient / ..
딥러닝 2025. 3. 29. 16:44
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