딥 러닝 옵티마이저란?

딥 러닝 옵티마이저는 머신 러닝에서 모델의 학습을 최적화하는 기술 중 하나입니다. 모델의 학습을 최적화한다는 것은 모델이 예측하는 값과 실제 값의 오차를 최소화하고 일반화 성능을 높이기 위한 과정입니다.

딥 러닝에서는 일반적으로 역전파 알고리즘을 이용해서 오차를 최소화하는 방향으로 가중치를 업데이트합니다. 그리고 이 가중치를 업데이트하는데 사용되는 것이 옵티마이저입니다. 옵티마이저는 오차를 최소화하는 방향으로 가중치를 업데이트하며, 이를 반복하면서 모델이 좀 더 정확하게 예측하도록 합니다.

대표적인 딥 러닝 옵티마이저 종류

1. 경사 하강법(Gradient Descent)

가장 기본적인 옵티마이저로, 현재 상태에서의 기울기를 이용해서 가중치를 업데이트 합니다. 메모리나 계산 시간은 적지만, 오차가 최소값에 수렴하기까지의 시간이 오래 걸리는 단점이 있습니다. 또한, 오차가 최소값에서 수렴하여 멈출 때까지 계속 반복하기 때문에 일반적으로는 학습률을 조절해가면서 사용해야 합니다.

2. 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)

데이터를 적은 양씩 나눠서 가중치를 업데이트합니다. 이를 통해 속도를 높일 수 있으나, 전체 데이터셋을 한 번에 사용하는 경사 하강법에 비해 오차 수렴 속도가 느릴 수 있습니다.

3. 모멘텀 경사 하강법(Momentum)

이전 스텝에서의 가중치 업데이트 값을 이용해서 현재 스텝의 업데이트 값을 결정합니다. 이를 통해 지역 최소값(local minimum)에 빠지는 경우를 피할 수 있습니다. 하지만, 이전 업데이트 값이 여전히 중요하다는 가정이 있으므로 오차 수렴 속도가 느리다는 단점이 있습니다.

4. 아다그라드(Adagrad)

학습률을 조절해서 가중치 업데이트를 진행합니다. 학습률은 매 스텝마다 각 가중치 업데이트 과정에서 따로 계산되며, 학습이 진행될수록 학습률이 감소합니다. 이를 통해 빠르게 수렴하게 됩니다. 하지만, 학습률이 0이 되는 경우가 발생할 수 있기 때문에 처음에 충분히 큰 학습률로 시작해야 합니다.

5. 알엠에스프롭(RMSprop)

아다그라드와 유사하지만, 학습률이 한 번에 크게 변화하지 않고 변화 폭이 작아집니다. 이를 통해 특정 가중치에 대해 학습이 다른 가중치에 비해 빠르게 진행되는 것을 방지하며, 가장 좋은 학습률이 제시됩니다.

6. 아담(Adam)

모멘텀과 RMSprop의 장점을 합친 결합형 옵티마이저입니다. 학습률을 조절하며, 가중치 업데이트 값을 결정하는데 모멘텀과 RMSprop처럼 이전 업데이트 값을 사용합니다. 이를 통해 빠르게 수렴할 수 있습니다.

결론

딥 러닝에서는 많은 옵티마이저가 존재합니다. 각각의 옵티마이저는 특정한 데이터셋과 모델에 적합한 것이 다릅니다. 따라서, 모델 학습에 앞서 적절한 옵티마이저를 선택하는 것이 중요합니다. 위에서 언급한 옵티마이저를 비교하고 이해한 뒤 어떤 옵티마이저가 제일 적합한지 판단할 수 있도록 노력해보세요.