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머신러닝 적응적 학습률 전략: 학습 속도 최적화하기

머신러닝 모델 학습에서 학습률은 매우 중요한 하이퍼파라미터입니다. 적절한 학습률 설정은 모델의 수렴 속도와 최종 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이 글에서는 학습률을 자동으로 조절하는 다양한 적응적 학습률 전략에 대해 알아보고, 각 기법의 특징과 장단점을 살펴보겠습니다. 💡 학습률 (Learning Rate) 이해하기학습률은 모델의 파라미터를 업데이트하는 크기를 결정하는 값입니다. 경사 하강법 (Gradient Descent)을 사용하여 모델을 학습할 때, 각 파라미터는 학습률과 기울기(Gradient)의 곱만큼 업데이트됩니다. 높은 학습률: 학습 속도가 빠르지만, 최적점을 지나쳐 발산할 위험이 있습니다.낮은 학습률: 모델이 천천히 학습되지만, 지역 최솟값 (Local Minima)에 갇힐 수 있습니다...
머신러닝 2025. 3. 21. 22:04
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