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도함수가 0이 되는 지점으로는 최솟값을 구할 수 없는 함수에 대한 의문으로 탐구를 시작함
함수의 기울기를 이용해 최솟값에 수렴하는 경사하강법의 원리를 개념적으로 정리함
학습률 크기에 따라 수렴 속도와 안정성이 달라지는 경향을 직접 실험 코드로 구현함
y=x^2 함수에 경사하강법을 적용하고, 학습률에 따른 결과를 시각적으로 비교함
경사하강법이 딥러닝에서 손실 함수 최소화를 위한 핵심 최적화 알고리즘임을 체득한 활동이었음