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👨‍💻 들어가며 본 포스팅에서는 딥러닝 분야에서 하이퍼파라미터 최적화 방법 3가지인 Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization에 대해 알아봅니다. 📚 목차 1. Grid Search 2. Random Search 3. Bayesian Optimization 1. Grid Search 그리드 서치(Grid Search)는 하이퍼파라미터를 일정한 간격으로 변경하며 최적의 파라미터를 찾아가는 기법입니다. 아래의 그림 1처럼 가로축이 하이퍼파라미터이고 세로축이 목표함수일 때, 목표함수 값이 최대가 되는 하이퍼파라미터를 찾는 문제를 풀어야 한다고 가정해 보겠습니다. 그리드 서치는 특정 범위 내에서 하이퍼파라미터를 일정 값만큼 일일이 변경하며 출력값을 비교하는 방식으로..

📚 목차 1. 경사 하강법 개념 2. 경사 하강법 종류 2.1. 배치 경사 하강법 2.2. 확률적 경사 하강법 2.3. 미니 배치 경사 하강법 1. 경사 하강법 개념 경사 하강법(Gradient Descent)이란 딥러닝 알고리즘 학습 시 사용되는 최적화 방법(Optimizer) 중 하나입니다. 딥러닝 알고리즘 학습 시 목표는 예측값과 정답값 간의 차이인 손실 함수의 크기를 최소화시키는 파라미터를 찾는 것입니다. 학습 데이터 입력을 변경할 수 없기 때문에, 손실 함수 값의 변화에 따라 가중치(weight) 혹은 편향(bias)을 업데이트해야 합니다. 그럼 어떻게 최적의 가중치나 편향을 찾을 수 있을까요? 최적의 가중치를 찾는 과정을 소개합니다. 최적의 편향을 찾는 과정 역시 절차는 동일합니다. 아래의 그..

📚 목차 1. Batch Size 2. Iteration 3. Epoch 1. Batch Size Batch 크기는 모델 학습 중 parameter를 업데이트할 때 사용할 데이터 개수를 의미합니다. 사람이 문제 풀이를 통해 학습해 나가는 과정을 예로 들어보겠습니다. Batch 크기는 몇 개의 문제를 한 번에 쭉 풀고 채점할지를 결정하는 것과 같습니다. 예를 들어, 총 100개의 문제가 있을 때, 20개씩 풀고 채점한다면 Batch 크기는 20입니다. 사람은 문제를 풀고 채점을 하면서 문제를 틀린 이유나 맞춘 원리를 학습하죠. 딥러닝 모델 역시 마찬가지입니다. Batch 크기만큼 데이터를 활용해 모델이 예측한 값과 실제 정답 간의 오차(conf. 손실함수)를 계산하여 Optimizer가 parameter를..

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📚 목차 1. 개념 2. 장점 3. 단점 1. 개념 AdaGrad는 딥러닝 최적화 기법 중 하나로써 Adaptive Gradient의 약자이고, 적응적 기울기라고 부릅니다. Feature마다 중요도, 크기 등이 제각각이기 때문에 모든 Feature마다 동일한 학습률을 적용하는 것은 비효율적입니다. 이러한 관점에서 AdaGrad 기법이 제안되었습니다. AdaGrad는 Feature별로 학습률(Learning rate)을 Adaptive하게, 즉 다르게 조절하는 것이 특징입니다. AdaGrad를 수식으로 나타내면 아래와 같습니다. $$ g_{t} = g_{t-1} + (\nabla f(x_{t-1}))^{2} $$ $$ x_{t} = x_{t-1} - \frac{\eta}{\sqrt{g_{t} + \epsi..

💡 목표 평균절대오차(MAE)의 개념 및 특징에 대해 알아봅니다. 1. MAE 개념 평균절대오차(Mean Absolute Error, MAE)는 모든 절대 오차(Error)의 평균입니다. 여기서 오차란 알고리즘이 예측한 값과 실제 정답과의 차이를 의미합니다. 즉, 알고리즘이 정답을 잘 맞힐수록 MSE 값은 작습니다. 따라서, MAE가 작을수록 알고리즘의 성능이 좋다고 볼 수 있습니다. MAE의 수식을 살펴보겠습니다. $$ E = \sum_{i}|y_{i} -\tilde{y_{i}}| $$ \(E\): 손실 함수 \(y_i\): \(i\)번째 학습 데이터의 정답 \(\tilde{y_i}\): \(i\)번째 학습 데이터로 예측한 값 2. MAE 특징 2.1. 오차와 비례하는 손실 함수 MAE는 손실 함수가 ..

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