Home 딥러닝 개요와 경사 하강법
Post
Cancel

딥러닝 개요와 경사 하강법

Posted Jan 29, 2024
By Hwang_Dong_Gyu
25 min read

최근 컴퓨터 비전에 대해 공부중이지만 딥러닝에 대해 모르는 부분이 많아 이 부분에 대해 자세히 공부해보려한다.

AI, Machine Learning, Deep Learning 정의

  • AI : 1950~
  • ML : 1980~
  • DL : 2010~

Deep Learning 개요

딥러닝은 심층신경망 기법을 통해서 모델을 만든다.

인간의 뇌의 학습과 기억의 메커니즘을 모방하여 만든 기법이다.

Input → Dendrites(수상 돌기) → Artificial Neuron → Activation Function → Output

딥러닝은 연결을 통해 학습을 강화한다.

머신은 어떻게 학습하는가?

학습 데이터의 예측 오류를 최소화 할 수 있도록 최적화 하는 알고리즘을 통해 학습

딥러닝이 학습하는 것

입력 데이터가 주어졌을 때 답을 유추해 줄 수 있는 최적의 함수를 찾는 것

\[F(x)=W_0+W_1*X_1+W_2*X_2+W_3*X_3+....+W_n*X_n\]

최적의 가중치 W값을 학습을 통해서 찾아냄. 딥러닝이 학습하는 것은 바로 가중치 W값

기존의 머신러닝은 feature들을 프로그래머들이나 모델을 만드는 사람들이 직접 뽑아야 했지만 딥러닝에서는 스스로 Feature Extraction을 생성한다.

퍼셉트론(Perceptron) 개요

가장 단순한 형태의 신경망.

Hidden Layer가 없이 Single Layer로 구성됨. 입력 피처들과 가중치, Activation, 출력 값으로 구성

n은 입력 Feature 개수

Activation Function

  • Step Function
  • Sigmoid
  • ReLU
\[출력 = F(W0 + W1*X1 + W2*x2 + W3*X3 + ... + Wn*Xn)\]
  • Weighted Sum : 입력 feature들의 개별 값과 이 개별 feature에 얼마만큼의 가중치를 주어야 하는가를 결정하는 가중치 값(weight)를 각각 곱하고 최종으로 더해서 나온 값
  • 출력 값: Weighted Sum 값에 Activation 함수를 적용한 값
\[출력 값 = F(입력값의\_Weighted\_Sum)\]

퍼셉트론의 학습

예측 값 = $F(W0 + W1X1 + W2x2 + W3X3 + … + WnXn)$ ~= 실제 값

값과 실제 값의 차이가 최소가 되는 weight 값을 찾는 과정이 퍼셉트론 학습하는 과정임. 퍼셉트론이 학습하는 것은 최적은 W벡터[W0,W1,W2,W3,..,Wn]의 값을 찾는 것임

경사하강법을 통해 최적의 W벡터 값을 찾는다.

퍼셉트론의 학습 예시

위의 사진처럼 실제값과 예측 값 차이를 최소화하기 위해 반복해서 W벡터 값을 변경한다.

예측 출력과 실제값의 차이를 줄이는 방향성으로 W를 계속 변경 (중요) → 경사하강법

회귀(Regression) 개요

회귀는 여러 개의 독립변수와 한 개의 종속변수 간의 상관관계를 모델링하는 기법을 통칭한다.

  • Y는 종속변수, 즉 아파트 가격
  • X1,X2,X3..,Xn은 방 개수, 아파트 크기, 주변 학군등의 독립 변수
  • W1,W2,W3,..,Wn은 이 독립변수의 값에 영향을 미치는 회귀 계수(Regression coefficients)

머신러닝 회귀 예측의 핵심은 주어진 피처와 결정 값 데이터 기반에서 학습을 통해 최적의 회귀 계수를 찾아내는 것이다.

단순 선형 회귀(Simple Regression)를 통한 회귀의 이해

주택 가격이 주택의 크기로만 결정 되는 단순 선형 회귀로 가정하면 다음과 같이 주택 가격은 주택 크기에 대해 선형(직선 형태)의 관계로 표현할 수 있다.

  • bias : 절편
  • F(x) = W0 + W1*x → 예측 모델

RSS(Residual Sum of Square)기반의 회귀 오류 측정

RSS는 오류 값의 제곱을 구해서 더하는 방식.

일반적으로 미분 등의 계산을 편리하게 하기 위해서 RSS 방식으로 오류 합을 구한다. 즉 $Error^2 = RSS$이다.

RSS와 MSE의 이해

  • RSS는 이제 변수가 W0.W1인 식으로 표현할 수 있으며, 이 RSS를 최소로 하는 W0,W1, 즉 회귀 계수를 학습을 통해서 찾는 것이 머신러닝 기반 회귀의 핵심 사항이다.
  • RSS는 회귀식의 독립변수 X, 종속변수 Y가 중심 변수가 아니라 W 변수(회귀 계수)가 중심 변수임을 인지하는 것이 매우 중요함(학습 데이터로 입력되는 독립변수와 종속변수는 RSS에서 모두 상수로 간주한다.)
  • RSS를 학습 데이터의 건수로 나누어서 MSE(Mean Squared Error)로 표현할 수 있다.

MSE - 선형 회귀의 비용 함수

회귀에서 이 MSE는 비용(Cost)이며 W 변수(회귀 계수)로 구성되는 MSE를 비용 함수라고 한다. 비용 함수를 손실함수(loss function)라고도 한다.

경사 하강법(Gradient Descent)

많은 W 파라미터가 있는 경우에 경사 하강법은 보다 간단하고 직관적인 비용함수 최소화 솔루션을 제공

경사 하강법의 사전적 의미인 ‘점진적인 하강’ 이라는 뜻에서도 알 수 있듯이, ‘점진적으로’ 반복적인 계산을 통해 W 파라미터 값을 업데이트하면서 오류 값이 최소가 되는 W 파라미터를 구하는 방식이다.

미분을 통해 비용 함수의 최소값을 찾기

비용 함수가 다음 그림과 같은 포물선 형태의 2차 함수라면 경사 하강법은 최초 w에서부터 미분을 적용한 뒤 미분 값이 계속 감소하는 방향으로 순차적으로 w를 업데이트 한다.

마침내 더 이상 미분된 1차 함수의 기울기가 감소하지 않는 지점을 비용 함수가 최소인 지점으로 간주하고 그때의 w를 반환한다.

손실 함수의 편미분

  • MSE Loss 함수는 변수가 w 파라미터로 이루어진 함수이다.
  • Loss(w)를 미분해 미분 함수의 최솟값을 구해야 하는데, Loss(W)는 두 개의 w 파라미터인 w0와 w1을 각각 가지고 있기 때문에 일반적인 미분을 적용할 수가 없고, w0, w1 각 변수에 편미분을 적용해야 한다.
  • Loss(w)를 최소화하는 w0와 w1의 값은 각각 r(w)를 w0, w1으로 순차적으로 편미분을 수행해 얻을 수 있다.

가중치(Weight), 절편(Bias) 업데이트 하기

가중치/절편 W 값은 손실 함수의 편미분 값을 Update하면서 계속 갱신함.

Update는 기존 W 값에 손실 함수 편미분 값을 감소 시키는 방식을 적용하되 편미분 값을 그냥 감소 시키지 않고 일정한 계수를 곱해서 감소 시키며, 이를 학습률 이라고 함.

학습률 앞에 부호가 - or +일 수 있는데 이건 예측값과 실제값의 빼기 순서에 따라 달라질 수 있다.

퍼셉트론 기반 단순 선형 회귀에서 Gradient Descent 적용하기

정해진 Iteration 수만큼 손실함수 편미분을 구하고 Weight, Bias Update 수행

boston dataset을 이용해 경사하강법 구현해보기

Weight와 Bias의 Update 값을 계산하는 함수 생성.

  • w1은 RM(방의 계수) 피처의 Weight 값
  • w2는 LSTAT(하위계층 비율) 피처의 Weight 값
  • bias는 Bias
  • N은 입력 데이터 건수

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

# gradient_descent()함수에서 반복적으로 호출되면서 update될 weight/bias 값을 계산하는 함수. 
# rm은 RM(방 개수), lstat(하위계층 비율), target은 PRICE임. 전체 array가 다 입력됨. 
# 반환 값은 weight와 bias가 update되어야 할 값과 Mean Squared Error 값을 loss로 반환.
def get_update_weights_value(bias, w1, w2, rm, lstat, target, learning_rate=0.01):
    
    # 데이터 건수
    N = len(target)
    # 예측 값. 
    predicted = w1 * rm + w2*lstat + bias
    # 실제값과 예측값의 차이 
    diff = target - predicted
    # bias 를 array 기반으로 구하기 위해서 설정. 
    bias_factors = np.ones((N,))
    
    # weight와 bias를 얼마나 update할 것인지를 계산.  
    w1_update = -(2/N)*learning_rate*(np.dot(rm.T, diff))
    w2_update = -(2/N)*learning_rate*(np.dot(lstat.T, diff))
    bias_update = -(2/N)*learning_rate*(np.dot(bias_factors.T, diff))
    
    # Mean Squared Error값을 계산. 
    mse_loss = np.mean(np.square(diff))
    
    # weight와 bias가 update되어야 할 값과 Mean Squared Error 값을 반환. 
    return bias_update, w1_update, w2_update, mse_loss

Gradient Descent 를 적용하는 함수 생성

  • iter_epochs 수만큼 반복적으로 get_update_weights_value()를 호출하여 update될 weight/bias값을 구한 뒤 Weight/Bias를 Update적용.
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

# RM, LSTAT feature array와 PRICE target array를 입력 받아서 iter_epochs수만큼 반복적으로 Weight와 Bias를 update적용. 
def gradient_descent(features, target, iter_epochs=1000, verbose=True):
    # w1, w2는 numpy array 연산을 위해 1차원 array로 변환하되 초기 값은 0으로 설정
    # bias도 1차원 array로 변환하되 초기 값은 1로 설정. 
    w1 = np.zeros((1,))
    w2 = np.zeros((1,))
    bias = np.zeros((1, ))
    print('최초 w1, w2, bias:', w1, w2, bias)
    
    # learning_rate와 RM, LSTAT 피처 지정. 호출 시 numpy array형태로 RM과 LSTAT으로 된 2차원 feature가 입력됨.
    learning_rate = 0.01
    rm = features[:, 0]
    lstat = features[:, 1]
    
    # iter_epochs 수만큼 반복하면서 weight와 bias update 수행. 
    for i in range(iter_epochs):
        # weight/bias update 값 계산 
        bias_update, w1_update, w2_update, loss = get_update_weights_value(bias, w1, w2, rm, lstat, target, learning_rate)
        # weight/bias의 update 적용. 
        w1 = w1 - w1_update
        w2 = w2 - w2_update
        bias = bias - bias_update
        if verbose:
            print('Epoch:', i+1,'/', iter_epochs)
            print('w1:', w1, 'w2:', w2, 'bias:', bias, 'loss:', loss)
        
    return w1, w2, bias

Gradient Descent 적용

  • 신경망은 데이터를 정규화/표준화 작업을 미리 선행해 주어야 함.
  • 이를 위해 사이킷런의 MinMaxScaler를 이용하여 개별 feature값은 0~1사이 값으로 변환후 학습 적용.
1
2
3
4
5
6
7
8

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(bostonDF[['RM', 'LSTAT']])

w1, w2, bias = gradient_descent(scaled_features, bostonDF['PRICE'].values, iter_epochs=5000, verbose=True)
print('##### 최종 w1, w2, bias #######')
print(w1, w2, bias)

계산된 Weight와 Bias를 이용하여 Price 예측

  • 예측 feature 역시 0~1사이의 scaled값을 이용하고 Weight와 bias를 적용하여 예측값 계산.
1
2
3

predicted = scaled_features[:, 0]*w1 + scaled_features[:, 1]*w2 + bias
bostonDF['PREDICTED_PRICE'] = predicted
bostonDF.head(10)

SDG(Stochastic Gradient Descent)와 Mini-Batch GD

  • Gradient Descent 방식은 전체 학습 데이터를 기반으로 GD를 계산. 하지만 입력 데이터가 크고 레이어가 많을 수록 GD를 계산하는데 많은 Computing 자원이 소모
  • 이를 극복하기 위해 Stochastic Gradient Descent와 Mini-Batch Gradient Descent 방식이 도입됨

SDG 와 Mini-Batch GD 비교

Mini-Batch 유형

전체 학습 데이터가 400건이라 한다면, 첫번째 iteration에서 임의의 뭉치 100건에 대하여 GD계산 및 Weight Update를 한다. 두번째는 랜덤으로 100건을 가져오지만 운이 좋지 않으면 학습된 100건을 가져올 수 있다. 이런 문제점을 해결하기위해 밑에 방식처럼 전체ㅐ 학습 데이터의 순차적인 Mini-Batch를 사용한다.

Stochastic Gradient Descent와 Mini Batch Gradient Descent 구현

  • SGD 는 전체 데이터에서 한건만 임의로 선택하여 Gradient Descent 로 Weight/Bias Update 계산한 뒤 Weight/Bias 적용
  • Mini Batch GD는 전체 데이터에서 Batch 건수만큼 데이터를 선택하여 Gradient Descent로 Weight/Bias Update 계산한 뒤 Weight/Bias 적용
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

def get_update_weights_value_sgd(bias, w1, w2, rm_sgd, lstat_sgd, target_sgd, learning_rate=0.01):
    
    # 데이터 건수
    N = target_sgd.shape[0]
    # 예측 값. 
    predicted_sgd = w1 * rm_sgd + w2*lstat_sgd + bias
    # 실제값과 예측값의 차이 
    diff_sgd = target_sgd - predicted_sgd
    # bias 를 array 기반으로 구하기 위해서 설정. 
    bias_factors = np.ones((N,))
    
    # weight와 bias를 얼마나 update할 것인지를 계산.  
    w1_update = -(2/N)*learning_rate*(np.dot(rm_sgd.T, diff_sgd))
    w2_update = -(2/N)*learning_rate*(np.dot(lstat_sgd.T, diff_sgd))
    bias_update = -(2/N)*learning_rate*(np.dot(bias_factors.T, diff_sgd))
    
    # Mean Squared Error값을 계산. 
    #mse_loss = np.mean(np.square(diff))
    
    # weight와 bias가 update되어야 할 값 반환 
    return bias_update, w1_update, w2_update

SDG 수행하기

1
2
3

print(bostonDF['PRICE'].values.shape)
print(np.random.choice(bostonDF['PRICE'].values.shape[0], 1))
print(np.random.choice(506, 1))

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
32
33
34
35
36
37
38
39

# RM, LSTAT feature array와 PRICE target array를 입력 받아서 iter_epochs수만큼 반복적으로 Weight와 Bias를 update적용. 
def st_gradient_descent(features, target, iter_epochs=1000, verbose=True):
    # w1, w2는 numpy array 연산을 위해 1차원 array로 변환하되 초기 값은 0으로 설정
    # bias도 1차원 array로 변환하되 초기 값은 1로 설정. 
    np.random.seed = 2021
    w1 = np.zeros((1,))
    w2 = np.zeros((1,))
    bias = np.zeros((1, ))
    print('최초 w1, w2, bias:', w1, w2, bias)
    
    # learning_rate와 RM, LSTAT 피처 지정. 호출 시 numpy array형태로 RM과 LSTAT으로 된 2차원 feature가 입력됨.
    learning_rate = 0.01
    rm = features[:, 0]
    lstat = features[:, 1]
    
    
    # iter_epochs 수만큼 반복하면서 weight와 bias update 수행. 
    for i in range(iter_epochs):
        # iteration 시마다 stochastic gradient descent 를 수행할 데이터를 한개만 추출. 추출할 데이터의 인덱스를 random.choice() 로 선택. 
        stochastic_index = np.random.choice(target.shape[0], 1)
        rm_sgd = rm[stochastic_index]
        lstat_sgd = lstat[stochastic_index]
        target_sgd = target[stochastic_index]
        # SGD 기반으로 Weight/Bias의 Update를 구함.  
        bias_update, w1_update, w2_update = get_update_weights_value_sgd(bias, w1, w2, rm_sgd, lstat_sgd, target_sgd, learning_rate)
        
        # SGD로 구한 weight/bias의 update 적용. 
        w1 = w1 - w1_update
        w2 = w2 - w2_update
        bias = bias - bias_update
        if verbose:
            print('Epoch:', i+1,'/', iter_epochs)
            # Loss는 전체 학습 데이터 기반으로 구해야 함.
            predicted = w1 * rm + w2*lstat + bias
            diff = target - predicted
            mse_loss = np.mean(np.square(diff))
            print('w1:', w1, 'w2:', w2, 'bias:', bias, 'loss:', mse_loss)
        
    return w1, w2, bias

1
2
3
4
5
6
7
8

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(bostonDF[['RM', 'LSTAT']])

w1, w2, bias = st_gradient_descent(scaled_features, bostonDF['PRICE'].values, iter_epochs=5000, verbose=True)
print('##### 최종 w1, w2, bias #######')
print(w1, w2, bias)

1
2
3

predicted = scaled_features[:, 0]*w1 + scaled_features[:, 1]*w2 + bias
bostonDF['PREDICTED_PRICE_SGD'] = predicted
bostonDF.head(10)

iteration시마다 일정한 batch 크기만큼의 데이터를 random하게 가져와서 GD를 수행하는 Mini-Batch GD 수행

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

def get_update_weights_value_batch(bias, w1, w2, rm_batch, lstat_batch, target_batch, learning_rate=0.01):
    
    # 데이터 건수
    N = target_batch.shape[0]
    # 예측 값. 
    predicted_batch = w1 * rm_batch+ w2 * lstat_batch + bias
    # 실제값과 예측값의 차이 
    diff_batch = target_batch - predicted_batch
    # bias 를 array 기반으로 구하기 위해서 설정. 
    bias_factors = np.ones((N,))
    
    # weight와 bias를 얼마나 update할 것인지를 계산.  
    w1_update = -(2/N)*learning_rate*(np.dot(rm_batch.T, diff_batch))
    w2_update = -(2/N)*learning_rate*(np.dot(lstat_batch.T, diff_batch))
    bias_update = -(2/N)*learning_rate*(np.dot(bias_factors.T, diff_batch))
    
    # Mean Squared Error값을 계산. 
    #mse_loss = np.mean(np.square(diff))
    
    # weight와 bias가 update되어야 할 값 반환 
    return bias_update, w1_update, w2_update

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
32
33
34
35
36
37
38

# batch_gradient_descent()는 인자로 batch_size(배치 크기)를 입력 받음. 
def batch_random_gradient_descent(features, target, iter_epochs=1000, batch_size=30, verbose=True):
    # w1, w2는 numpy array 연산을 위해 1차원 array로 변환하되 초기 값은 0으로 설정
    # bias도 1차원 array로 변환하되 초기 값은 1로 설정. 
    np.random.seed = 2021
    w1 = np.zeros((1,))
    w2 = np.zeros((1,))
    bias = np.zeros((1, ))
    print('최초 w1, w2, bias:', w1, w2, bias)
    
    # learning_rate와 RM, LSTAT 피처 지정. 호출 시 numpy array형태로 RM과 LSTAT으로 된 2차원 feature가 입력됨.
    learning_rate = 0.01
    rm = features[:, 0]
    lstat = features[:, 1]
    
    # iter_epochs 수만큼 반복하면서 weight와 bias update 수행. 
    for i in range(iter_epochs):
        # batch_size 갯수만큼 데이터를 임의로 선택. 
        batch_indexes = np.random.choice(target.shape[0], batch_size)
        rm_batch = rm[batch_indexes]
        lstat_batch = lstat[batch_indexes]
        target_batch = target[batch_indexes]
        # Batch GD 기반으로 Weight/Bias의 Update를 구함. 
        bias_update, w1_update, w2_update = get_update_weights_value_batch(bias, w1, w2, rm_batch, lstat_batch, target_batch, learning_rate)
        
        # Batch GD로 구한 weight/bias의 update 적용. 
        w1 = w1 - w1_update
        w2 = w2 - w2_update
        bias = bias - bias_update
        if verbose:
            print('Epoch:', i+1,'/', iter_epochs)
            # Loss는 전체 학습 데이터 기반으로 구해야 함.
            predicted = w1 * rm + w2*lstat + bias
            diff = target - predicted
            mse_loss = np.mean(np.square(diff))
            print('w1:', w1, 'w2:', w2, 'bias:', bias, 'loss:', mse_loss)
        
    return w1, w2, bias

1
2
3

predicted = scaled_features[:, 0]*w1 + scaled_features[:, 1]*w2 + bias
bostonDF['PREDICTED_PRICE_BATCH_RANDOM'] = predicted
bostonDF.head(10)

iteration 시에 순차적으로 일정한 batch 크기만큼의 데이터를 전체 학습데이터에 걸쳐서 가져오는 Mini-Batch GD 수행

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
32
33
34
35
36
37
38
39
40

# batch_gradient_descent()는 인자로 batch_size(배치 크기)를 입력 받음. 
def batch_gradient_descent(features, target, iter_epochs=1000, batch_size=30, verbose=True):
    # w1, w2는 numpy array 연산을 위해 1차원 array로 변환하되 초기 값은 0으로 설정
    # bias도 1차원 array로 변환하되 초기 값은 1로 설정. 
    np.random.seed = 2021
    w1 = np.zeros((1,))
    w2 = np.zeros((1,))
    bias = np.zeros((1, ))
    print('최초 w1, w2, bias:', w1, w2, bias)
    
    # learning_rate와 RM, LSTAT 피처 지정. 호출 시 numpy array형태로 RM과 LSTAT으로 된 2차원 feature가 입력됨.
    learning_rate = 0.01
    rm = features[:, 0]
    lstat = features[:, 1]
    
    # iter_epochs 수만큼 반복하면서 weight와 bias update 수행. 
    for i in range(iter_epochs):
        # batch_size 만큼 데이터를 가져와서 weight/bias update를 수행하는 로직을 전체 데이터 건수만큼 반복
        for batch_step in range(0, target.shape[0], batch_size):
            # batch_size만큼 순차적인 데이터를 가져옴. 
            rm_batch = rm[batch_step:batch_step + batch_size]
            lstat_batch = lstat[batch_step:batch_step + batch_size]
            target_batch = target[batch_step:batch_step + batch_size]
        
            bias_update, w1_update, w2_update = get_update_weights_value_batch(bias, w1, w2, rm_batch, lstat_batch, target_batch, learning_rate)

            # Batch GD로 구한 weight/bias의 update 적용. 
            w1 = w1 - w1_update
            w2 = w2 - w2_update
            bias = bias - bias_update
        
            if verbose:
                print('Epoch:', i+1,'/', iter_epochs, 'batch step:', batch_step)
                # Loss는 전체 학습 데이터 기반으로 구해야 함.
                predicted = w1 * rm + w2*lstat + bias
                diff = target - predicted
                mse_loss = np.mean(np.square(diff))
                print('w1:', w1, 'w2:', w2, 'bias:', bias, 'loss:', mse_loss)
        
    return w1, w2, bias

Mini BATCH GD를 Keras로 수행

  • Keras는 기본적으로 Mini Batch GD를 수행
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

model = Sequential([
    # 단 하나의 units 설정. input_shape는 2차원, 회귀이므로 activation은 설정하지 않음. 
    # weight와 bias 초기화는 kernel_inbitializer와 bias_initializer를 이용. 
    Dense(1, input_shape=(2, ), activation=None, kernel_initializer='zeros', bias_initializer='ones')
])
# Adam optimizer를 이용하고 Loss 함수는 Mean Squared Error, 성능 측정 역시 MSE를 이용하여 학습 수행. 
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.01), loss='mse', metrics=['mse'])

# Keras는 반드시 Batch GD를 적용함. batch_size가 None이면 32를 할당. 
model.fit(scaled_features, bostonDF['PRICE'].values, batch_size=30, epochs=1000)

1
2
3

predicted = model.predict(scaled_features)
bostonDF['KERAS_PREDICTED_PRICE_BATCH'] = predicted
bostonDF.head(10)

경사하강법의 주요 문제

Learning Rate 크기에 따른 이슈

전역 최소점(Global Minimun)과 국소 최소점(Local Minimum) 이슈

매우 많은 파라미터를 가진 복잡한 함수를 가졌을때 Local Minimum에 빠질 수 있음.

AI, DL
AI DL
This post is licensed under CC BY 4.0 by the author.
Recently Updated
Contents