기계학습 최적화 비법 정리와 핵심 해설

아 으 [음악] 죠 여러분 반갑습니다 오늘은 그 오자 팀 난닝 최적화를 공부할 내자 봅니다 어째 덮고 시방 했는데 오늘 p 봤죠 많이 떨어져 버렸네 좀 아쉽죠 시간 참 빨라요 여러분이 그 4장에서는 빈 논이 기초를 배웠어요 그래서 크게 보면 그 mlp 를 층을 확장한 tm 에피 깊은 해낼 피해 그 다음에 극한 블러셔 연산을 사용하는 시에는 눈을 공부했고 그 다음에 뒷부분에서 는 생상 모델로 괜히 라는 걸 공부했어요 자 5장에서는 제 팀도 아니 최적화 이런 주제로 공부를 하는데 5 [음악] 이기대 학습을 최적화 문제가 그 상당히 까다로워요 그 앞에서 되겠지만 위장에서 얘기함 어 으 최적화 라는 그 분야를 공부 했었죠 거기에서 되겠지만 과학 5 공학에서 최적화는 기재 학습 5 최적화하고 비교를 하면 좀 비교적 단순하다 이렇게 풀 추가 있어요 자 예를 들어 가지고 어떤 이 작은 웨이퍼의 엄청나게 받은 실리콘을 직접 을 해야 되잖아요 그리고 그 뭐 바 으 메모리반도체 도 만들고 그다음 cpu 반도체에서 왔던 걸었는데 그 어떻게 배치를 해야 가장 잡은 그 크기 외부의 가장 많은 트랜지스터를 직접 그러냐 뭐 이런 것도 그 최적화 문제에요 또는 목적 지켜야지 최단 경로를 찾는다 든지 또는 비행기 날개를 음 모양을 만들 때 어떤 공유로 살결 해야 바람의 저항을 최소로 하느냐 이런 뭔가 듯 그런 최적화 문제가 있는가요 이런 최적화 문제는 미국 방점이 높은 다든지 해가지고 최적가 블 알아 알아내면 그 해에 따라서 그냥 뭐 날개를 봤던 닫은 지 아니면 내비게이션 해서 경로를 안내려 온다던 그런 뜻이에요 근데 기계 학습 은 크게 아는거 훈련 집합을 학습을 마친 취 해 학습 집합이 없던 현장에서 발생하는 그런 데이터에 대해서 높은 성능을 그 만들어야 되잖아요 또 새로운 샘플을 잘 예측을 해야 되고 이걸 다른 말로 하면 일반 와 능력이 뛰어나야 된다 자 이것을 우리가 저그 다른 말로 표현하면 훈련 지파 위 향우회 발생할 테스트 집앞 어이 어떤 대리자 역할을 한다 이쪽 볼 수가 있어요 그리고 우리의 최저 최종적인 목표는 정확 마디 높은 거죠 예를 들면 숫자 인식 안 한다 또는 얼굴 이식 온 한다고 그러면 거의 100% 에 근접한 그 2 신규 총 완결 이게 우리 최종 목표인 데 학습을 할 때는 실제 정 확률을 사용을 하는게 아니라 뭐 린스 표 4에 라든지 도 뭐 우도 라든지 이런 [음악] 다른 함수를 사용하잖아요 그러니까 목적 암수가 최종적으로 성능 지표를 대리 해주는가 또 이렇게 볼수가 있어요 그래서 벌수 대리자 관계 어투 개 돼 있잖아요 차수 집합을 훈련 집합이 데리 잘 가래 좋다 그 다음에 정확 유리라는 최종적인 그 목표를 로 우도 라든지 이런 목적 암수가 대리를 해준다 어 요런것도 최적화가 어려운 이유 중에 하나구요 대부분 경우가 즉 그 목적 암수가 b 볼 없엉 절 가지고 있다 그래서 으 뭐 칼 op 뭐임 않은 거죠 지역 추적해 가 뭐 그런거 라든지 특징 공간이 정말 고차원 이잖아요 그 비결로 단수는 그 m 네스트 데이터 피우게 숫자만 해도 28 월 28 픽셀 1 a 여 특징으로 간주 러면 784 차원의 아주 높은 차원이 되는 거에요 어 그 다음에 데이터는 우리가 아무래 열심히 모아도 여전히 배가 없다 2조 거다 뭐 이러한 여러 가지 현실적인 그런 이유도 있구요 실제로 기 학습을 하다보면 그 시간이 엄청나게 많이 소요가 된다 예를 들면 그 gpu 를 내게 장착한 컴퓨터를 사용해서 부위 지지대 우리 4장에서 그 부지 내 공부 했잖아요 거기 옵스 포 대학에서 받는건데 그 경우는 2 3주 걸렸다고 봉구가 돼 있어요 물론 지금은 끝이 pu 상당히 더 좋아져 가지고 아마도 그냥 요구에 뭐 반 이라던지 4분의 1 정도 시간이면 되겠지만 그 꽤 긴 시간이 걸리는 거죠 자 그래서 그 이 최적화를 우리가 주먹구구식으로 만들고 그래 그 체계적으로 해야 되는데 우 장은 어여 러 가지 효과적인 방안을 공부해요 5.

1 절은 우리가 앞에서는 음 평균 최고 붙여 ms 일을 가지고 없기 분 더 오래 가지고 음 최적화 해 봤는데 그 좀 단점이 있어요 치관 적으로 낙태 놓았는데 단점이 있어 가지고 모교 찬 트로피 라든지 모국 우도 라든지 이런 또 다른 목적한 무슨 소개 라고요 2.

2 저는 그 최적화로 는데 최적화 속도를 향상시키는 여러 가지 요령 들이 재벌이 되어 있거든요 스런 요령도 를 그 그 공부한다 뭐 같 가령 뭐 전처리를 언제든지 가중치를 어떻게 초교 할건지 모멘텀은 어떻게 적용을 할 건 채 뭐 이런 여러 가지 것들을 공부 하고요 그다음 5.

3 절에서는 5.

3 대고 첨사 절은 규제를 공부라는 5.

3 절은 그 휴 제가 왜 필요 언제 하고 규제 라는 게 도대체 어떻게 작동으로 이제 간단히 제 소개를 하고 점 4 자리에서는 그 대표적인 주 제품으로 가중치 벌 책 조회 멈춤 데이터 막대 2 벗 앙상블 이런것들을 자세하게 소개를 할 겁니다 그 다 5.

5 절은 실적 딤 너에게 보면 하이퍼 100 6회 않거든요 채널 몇 개를 까자 각층의 흔 징후도 이렇게 올 거야 학습 유로 얼마나 거야 미니 100사이즈 얼마나 올 거야 모멘텀 개소로 얼마 나올까요 것은 여러분이 지정을 해줘야 되는 학습 들어가 지쳐 지정을 해줘야 되는 그런 100m 연수 들인데 2 하이퍼 베개 변수들을 어떻게 그 적절하게 설정을 할 거야 이런 방법을 소개 라구요 2.

6 쩔은 지금까지 우리가 사용한 그 최적화 방법 미분을 기 바로 했는데 미분이 1차 해보니 참이고 삼창 이고 4차 매번 있어요 물론 3차 4차 반대편으로 ngo 쓰이지도 않고 1차 놈이 찾을 수 있는데 지금까지는 그레이드 한테는 사용을 했어요 근데 그레잇 이어 테는 1차 미분 이거든요 그런데 2차 미분 을 활용 음 어떠냐 그래서 2차 외부는 활용하는 그런 기법들을 조금 점 6절에서 설명을 할 예정입니다 먼저 5.

1 절에서는 목적 마음으로 공부를 하는데 앞에서 사용해왔던 평균 체구 보철을 한 번 다시 한번 생각을 해 보자 얘가 좀 단점이 있어요 자 우리가 이제 시험을 보면 여러분도 이제 추가 무사도 보고 이제 기말고사도 보복을 해야 되죠 그러면 그 많이 틀리는 박성은 벌점 원 좀 많이 받아야 되죠 뭐 벌점이 라는 것은 결국 약점이 따져 지는 거죠 그리고 열심히 한 학생은 폴 점을 좀 적게 받는 거죠 뭐 a+ 라든지 와 이재도 라든지 이런 확정으로 받는게 벌점이 적응 거죠 그렇게 해야만 다음 시험에서 근데 심 개천 했어요 열심 해가지고 다른 과목의 또 좋은 성적을 받고 그러잖아요 그런데 뭐 공부를 열심히 헌 학생 뭐 열심히 안 학생이 뭐 비슷한 같은 성적을 받는 다든지 않으면 비슷한 성적을 받으면 어 요 그냥 놀아도 되 네 하고 좀 놀자 나요 기계학습 에도 비슷한 현상이 일어났다 이래요 으 차 먼저 지금까지 우리가 사용했던 평균 최고 차를 다시 한번 살펴 보면 이게 이제 평균 최고 뭐 차 공식 인데 이 와인은 그 베이 브리지 요청 답이죠 우리에게 주어지는 값이 줘 그 다음 보호 르 현재 그 신경 방이 출력한 갑이죠 그래서 그 두개를 빼 가지고 그 2차 몸을 구하면 그게 바로 이제 오차가 되는 거죠 자 되는거죠 뭐 이 차가 못 춰도 되고 지금 이제 이 경우는 제곱은 했기 때문에 이제 2차 몸에 제곱을 치는 거죠 요 앞에 다가 2분의 1 을 곱해 주고 얘는 없어도 되고 있어 뜨고 얘는 단순히 미분 했을 때 상세가 돼 가지고 수식을 단순하게 함마 고어 2분의 1을 2처 증거에도 불구하고 요 자우버 차가 크면 클수록 즉 y 가 정답 인데 정담 해서 뭐 르면 먹을수록 값이 커요 그니까 직관적으로 생각을 해 봤을 때 벌 점으로 꽤 훌륭한 뭐죠 뭐죠 근데 어쩜 도 있다 자주 간단한 신경망을 생각을 해 가지고 이 가중치가 딱 하나 뿐 이라고 생각을 해봅시다 위하는 바이어스 거 다 주차나 뿐이에요 그런데 출력이 되요 그러면 이제 일정량 이제 그 바이어스 했는데 1.

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0 이었다고 과정을 한번 해봅시다 그러면 이 상황에서 우리가 욤 5.

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