경사 하강 최적화 알고리즘 개요 (2016)
- 이 글은 대표적인 경사 하강 최적화 알고리즘의 작동 원리를 탐구합니다.
- 주요 경사 하강 기법:
- 배치 경사 하강법
- 확률적 경사 하강법
- 미니배치 경사 하강법
- 경사 하강 최적화 알고리즘:
- 모멘텀
- 네스테로프 가속 경사
- 아다그라드
- 아다델타
- RMSprop
- 아담
- 아다맥스
- 나담
- AMSGrad
- 최신 최적화 기법을 추가함
- 경사 하강법의 병렬화 및 분산:
- Hogwild!
- 다운포어 SGD
- TensorFlow
- 엘라스틱 평균 SGD
- 추가 최적화 전략:
- 데이터 셔플링 및 커리큘럼 학습
- 배치 정규화
- 조기 종료
- 경사 잡음 추가
- 결론: 다양한 최적화 알고리즘의 동작을 이해하고, 이를 실제로 활용할 수 있는 직관을 제공하는 것을 목표로 함.
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