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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..

🚀 서론: 최적화의 세계로의 발걸음머신러닝 모델을 훈련시키는 핵심 과정 중 하나는 손실 함수를 최소화하는 것입니다. 이 과정을 최적화(Optimization)라고 부르며, 다양한 최적화 알고리즘이 존재합니다. 그중에서도 준 뉴턴 방법(Quasi-Newton Methods)은 기울기(gradient) 정보만을 사용하는 경사 하강법(Gradient Descent)의 한계를 극복하고, 헤시안 행렬(Hessian Matrix)의 근사값을 활용하여 더 효율적으로 최적해를 찾아가는 방법입니다. 본 글에서는 준 뉴턴 방법의 기본 원리, 장단점, 그리고 실제 머신러닝 문제에 어떻게 적용되는지 자세히 살펴보겠습니다.💡 준 뉴턴 방법의 핵심 원리준 뉴턴 방법은 뉴턴 방법(Newton's Method)의 대안으로 개발되..