Adam과 Muon의 차이를 만드는 것은 기하다: 딥러닝 옵티마이저 이론을 정리한 TTIC 연구 발표
TTIC 연구 발표에서 즈위안 리 교수가 Adam이 SGD보다 빠른 이유를 좌표축에 묶인 기하로 설명하고, 스펙트럴 노름을 쓰는 Muon과 적응형 매끄러움 개념까지 딥러닝 최적화 이론의 최신 지형을 정리했다.
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AI TOPIC
Adam 최신 뉴스와 핵심 해설
Adam 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
옵티마이저 완전 정복: SGD·모멘텀·RMSprop·Adam의 원리와 수학, 벤치마크 비교까지
머신러닝 학습의 핵심인 옵티마이저를, 기본 SGD와 모멘텀·NAG, 파라미터별 학습률의 RMSprop을 거쳐 Adam까지 수학적 직관과 벤치마크, 강화학습 사례를 곁들여 단계별로 쉽고 자세하게 설명합니다.
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딥러닝 옵티마이저 총정리 — SGD·모멘텀·아다그라드·RMSProp·Adam 작동 원리
역전파가 구한 그래디언트로 손실의 최솟값을 어떻게 찾을까. SGD의 학습률 문제부터 모멘텀, 학습률을 매개변수별로 적응시키는 아다그라드·RMSProp, 그리고 둘을 결합한 Adam까지 주요 최적화 알고리즘을 풀어봤다.
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