Gradient Descent Optimization Tag

경사하강법은 함수의 최소값을 찾기 위해 목적 함수의 음의 기울기를 따르는 최적화 알고리즘입니다.경사하강법의 한계는 경사가 평평하거나 큰 곡률이 될 경우 검색 진행이 느려질 수 있다는 것입니다. 업데이트에 약간의 관성을 통합하는 경사 하강에 모멘텀을 추가할 수 있습니다. 이것은 Nesterov의 가속 기울기 (NAG) 또는 Nesterov 운동량이라고하는 현재 위치가 아닌 예상된 새 위치의 기울기를 통합하여 더욱 향상시킬 수 있습니다.경사하강법의 또 다른 한계는 모든 입력 변수에 대해 단일 스텝 크기(학습률)가...

경사하강법은 함수의 최소값을 찾기 위해 목적 함수의 음의 기울기를 따르는 최적화 알고리즘입니다.몇 줄의 코드로 구현할 수 있는 간단하고 효과적인 기술입니다. 또한 더 나은 성능을 가져올 수 있는 많은 확장 및 수정의 기반을 제공합니다. 이 알고리즘은 또한 딥 러닝 신경망을 훈련하는 데 사용되는 확률적 경사하강법이라는 널리 사용되는 확장의 기초를 제공합니다.이 튜토리얼에서는 경사하강법 최적화를 처음부터 구현하는 방법을 알아봅니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.경사하강법은 미분 가능한 목적 함수를...