경사 하강 최적화 알고리즘 개요

이 포괄적인 블로그 게시물에서는 신경망과 많은 기계 학습 알고리즘을 최적화하는 데 선호되는 방법인 경사 하강 최적화 알고리즘을 자세히 설명합니다. 배치 경사 하강, 확률적 경사 하강, 미니 배치 경사 하강과 같은 경사 하강의 변형부터 시작하여 학습률 선택 및 안장점 문제와 같은 훈련 과제를 다룹니다. 그런 다음 모멘텀, 네스테로프 가속 경사, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam, AdaMax, Nadam, AMSGrad 등 인기 있는 경사 기반 최적화 알고리즘을 자세히 설명하고 해당 메커니즘과 업데이트 규칙을 설명합니다. 또한 병렬 및 분산 환경에서 경사 하강을 최적화하기 위한 알고리즘과 아키텍처, 셔플링, 커리큘럼 학습, 배치 정규화, 조기 중단, 경사 노이즈 등 SGD 성능을 향상시키는 추가 전략에 대해서도 설명합니다.