손실 함수1 [머신 러닝] - 경사 하강법(Gradient descent) 금일(2023-03-13) 학부에서 머신러닝 수업 중, 기계 학습의 핵심이라고 언급해 주셨던 "경사 하강법(Gradient descent)"에 대해 추가적인 스터디가 필요했고, 이 부분에 대해 간략하게 정리한 글입니다. 1. 경사 하강법(Gradient descent)의 정의 1-1. 정의 - 경사 하강법(Gradient descent)은, 함수의 값이 낮아지는 방향으로 각 독립변수들의 값을 변형시키면서 함수가 최솟값을 갖도록 하는 독립변수의 값을 탐색 방법을 의미하며 일반적으로 입력된 Parameter의 검증(Validation)이 필요할 때 사용됩니다. 1-2. 위키백과에서의 정의 - 경사 하강법(Gradient descent)은, 1차 근삿값 발견용 최적화 알고리즘으로써, 이 부분의 기본 개념은 함.. 2023. 3. 13. 이전 1 다음
