빠르고 효율적인 최적화, Adam 옵티마이저

Adam 옵티마이저는 머신러닝과 딥러닝에서 가장 많이 사용되는 최적화 방법 중 하나로, 기존 경사 하강법보다 빠르고 안정적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다.

기본적인 경사 하강법은 기울기를 따라 한 단계씩 이동하는 방식이지만, Adam 옵티마이저는 이전 학습 데이터를 활용하여 더 나은 방향으로 이동합니다.

이를 통해 모델이 더 빠르게 학습하고, 불필요한 진동을 줄이며 최적의 가중치를 찾을 수 있습니다.

1. 이전 학습 데이터를 반영하여 이동 방향을 조정

2. 학습 속도를 자동으로 조절하여 최적의 가중치 탐색

3. 빠르고 안정적인 학습 가능

Adam은 두 가지 핵심 원리를 사용합니다.

모델이 이동하는 방향을 결정할 때, 현재 기울기만 보는 것이 아니라 이전 학습의 영향을 함께 고려합니다.

이를 통해 모델이 불필요하게 왔다 갔다 하지 않고, 일관된 방향으로 학습할 수 있도록 돕습니다.

Adam은 데이터에 따라 학습 속도를 자동으로 조절합니다.

기울기가 크면 학습 속도를 낮추고, 기울기가 작으면 학습 속도를 높이는 방식으로 최적의 가중치를 찾습니다.

이러한 방식으로 모델이 너무 빠르게 움직여 최적의 값(정답)을 지나쳐버리는 문제를 방지합니다.

Adam 옵티마이저는 대부분의 경우 큰 조정 없이도 좋은 성능을 발휘하기 때문에, 머신러닝과 딥러닝에서 가장 널리 사용되는 최적화 방법 중 하나입니다.

Adam 옵티마이저는 신경망 학습에서 강력한 성능을 제공하며, 많은 최신 모델에서 기본 최적화 기법으로 사용됩니다.

다음 수업에서는 지금까지 배운 내용을 바탕으로 간단한 퀴즈를 풀어보겠습니다.