Notice
Recent Posts
Link
Tags
- deep learning
- Convolution 종류
- object detection
- Weight initialization
- image classification
- LeNet 구현
- Optimizer
- overfeat
- SPP-Net
- 딥러닝
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Archives
- Today
- Total
목록gradient descent (1)
I'm Lim
Gradient Descent / Newton Method
Introduction 딥러닝은 optimizer로 Gradient Descent 기반의 기법을 사용합니다. 그러나, Quasi-Newton Method라는 다른 대안도 있습니다. 이 글에서는 왜 Quasi-Newton Method가 아닌 Gradient Descent을 사용하는지에 대해 알아보려고 합니다. Gradient Descent Gradient Descent의 기본적인 공식은 아래와 같습니다. $\large {\theta = \theta - \eta \nabla_{\theta} J(\theta)}$ Gradient Descent은 극소점을 찾는 것이 그 목적입니다. 위 식을 보면 알 수 있듯이, $J(\theta)$ 즉, 기울기가 0이 되버리는 순간에는 더 이상 $\theta$가 변하지 않고, ..
Deep Learning/Fundamental
2022. 12. 28. 20:52