빅데이터분석기사 필기 제8회 기출 · 인공신경망과 딥러닝
다음 중 경사하강법에 대한 설명으로 옳은 것은?
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정답: 2번
모멘텀은 이전 갱신 방향을 관성처럼 누적해 진행하므로 지역 최소점을 빠져나와 전역 최소점을 찾는 데 유리하다. 따라서 2번이 옳다.
1번의 '전체 데이터 중 일부를 랜덤 추출'은 미니배치 경사하강법의 설명이고(확률적 경사하강법은 무작위로 뽑은 한 개 표본을 쓴다), 3번 AdaGrad는 관성 속도가 아니라 누적된 기울기 제곱에 따라 학습률을 조정하며, 4번 Adam은 확률적 경사하강법이 아니라 RMSProp 계열의 적응적 학습률과 모멘텀을 결합한 방법이다.
1번의 '전체 데이터 중 일부를 랜덤 추출'은 미니배치 경사하강법의 설명이고(확률적 경사하강법은 무작위로 뽑은 한 개 표본을 쓴다), 3번 AdaGrad는 관성 속도가 아니라 누적된 기울기 제곱에 따라 학습률을 조정하며, 4번 Adam은 확률적 경사하강법이 아니라 RMSProp 계열의 적응적 학습률과 모멘텀을 결합한 방법이다.