728x90 SGD사용법1 [PYTHON] 옵티마이저 Adam vs SGD 3가지 결정적 차이와 모델 최적화 해결 방법 딥러닝 모델의 학습은 손실 함수(Loss Function)의 값을 최소화하는 가중치를 찾아가는 기나긴 여정입니다. 이 여정에서 옵티마이저(Optimizer)는 "어떤 방향으로, 얼마나 빨리 내려갈 것인가"를 결정하는 나침반과도 같습니다. 수많은 옵티마이저 중에서도 고전적인 SGD(Stochastic Gradient Descent)와 현대의 표준이 된 Adam(Adaptive Moment Estimation) 사이의 선택은 개발자들에게 가장 흔하면서도 치열한 고민거리입니다. 본 포스팅에서는 두 옵티마이저의 수학적 배경과 성능 차이를 심층 분석하고, 2026년 현재 실무 환경에서 마주하는 수렴 속도 저하 및 일반화 성능(Generalization) 문제를 해결할 수 있는 7가지 이상의 전문적인 파이썬 구현 .. 2026. 4. 9. 이전 1 다음 728x90
