확률적 경사 하강이 어떻게 머신러닝 모델을 최적화하여 대규모 데이터 세트와 딥러닝 작업을 효율적으로 학습할 수 있는지 알아보세요.
확률적 경사 하강(SGD)은 머신러닝(ML)에서 기본적이고 널리 사용되는 최적화 알고리즘입니다. 이는 손실 함수를 최소화하기 위해 가중치 및 편향과 같은 내부 파라미터를 조정하여 모델을 학습시키는 데 사용되는 반복적인 방법입니다. 각 업데이트에 대해 전체 데이터 세트를 처리하는 기존의 경사 하강과 달리 SGD는 무작위로 선택된 단일 훈련 샘플만을 사용하여 매개변수를 업데이트합니다. 이러한 "확률적" 접근 방식은 훈련 프로세스를 훨씬 더 빠르고 확장 가능하게 만들며, 이는 빅 데이터로 작업할 때 특히 중요합니다. 또한 노이즈 업데이트는 모델이 오류 환경의 열악한 로컬 최소값에서 벗어나 더 나은 전체 솔루션을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
SGD의 핵심 아이디어는 단일 샘플의 손실 기울기를 사용하여 전체 데이터 세트에 걸쳐 계산되는 손실 함수의 실제 기울기를 근사화하는 것입니다. 이 단일 샘플 기울기는 노이즈가 있는 추정치이지만, 계산 비용이 저렴하고 평균적으로 올바른 방향을 가리킵니다. 이 과정에는 각 훈련 샘플에 대해 간단한 2단계 사이클을 반복하는 것이 포함됩니다:
이 주기는 에포크라고 하는 전체 데이터 세트에 대해 여러 차례 반복되며 모델의 성능을 점진적으로 향상시킵니다. SGD의 효율성은 최신 딥 러닝(DL)의 초석이 되었으며, PyTorch 및 TensorFlow와 같은 모든 주요 프레임워크에서 지원됩니다.
SGD는 여러 가지 그라데이션 기반 최적화 방법 중 하나이며, 각각 고유한 장단점이 있습니다.
SGD와 그 변형은 다양한 영역에 걸쳐 광범위한 AI 모델을 훈련하는 데 매우 중요합니다.