확률론적 그라데이션 하강

확률적 경사 하강(SGD)은 머신 러닝과 데이터 과학에서 일반적으로 사용되는 최적화 알고리즘입니다. 특정 단계별로 함수(일반적으로 비용 함수)를 최소화하는 데 사용되는 반복적인 접근 방식입니다. 비용 함수는 모델의 예측이 실제 값과 얼마나 일치하는지 측정하는 데 사용됩니다. 다른 최적화 기법과 달리 SGD는 각 단계에서 하나의 훈련 예제(또는 데이터 배치)만 사용합니다. SGD를 사용하면 반복할 때마다 모델이 개선되어 모델의 손실이 점차 원하는 값에 가까워집니다.

이 알고리즘은 함수의 최소값을 찾기 위해 작은 단계를 밟는 방식으로 작동합니다. 먼저 현재 매개변수 값에서 비용 함수의 국부적 기울기를 추정합니다. 그런 다음 이를 사용하여 모델의 매개변수를 적절히 업데이트합니다. SGD의 기본 개념은 파라미터가 수렴할 때까지(즉, 더 이상 업데이트해도 모델의 손실이 개선되지 않는 지점에 도달할 때까지) 이 두 단계를 반복하는 것입니다.

그러나 SGD는 학습 속도 매개변수 선택에 민감하다는 점에 유의해야 합니다. 학습률은 각 반복에서 수행되는 단계의 크기를 결정하는데, 학습률이 너무 작으면 최적화에 너무 오랜 시간이 걸리고, 너무 크면 알고리즘이 최소값을 놓칠 수 있습니다. 따라서 학습 속도를 잘못 설정하면 결과가 나빠질 수 있으므로 학습 속도를 설정할 때 주의해야 합니다.

SGD는 신경망과 서포트 벡터 머신과 같은 모델을 훈련하는 데 널리 사용됩니다. 컴퓨터나 클러스터에서 실행하도록 쉽게 조정할 수 있기 때문에 분산 데이터 훈련에 널리 사용됩니다. 또한 SGD는 많은 메모리를 필요로 하지 않으면서도 다양한 모델을 효율적으로 훈련할 수 있는 방법입니다.

전반적으로 확률적 경사 하강은 데이터 과학과 머신 러닝에 사용되는 강력하고 효율적인 최적화 방법입니다. 파라미터를 미세 조정하는 것은 어려울 수 있지만, SGD를 통해 달성한 모델의 향상된 성능은 종종 그만한 가치가 있습니다.