을 사용하지 않고, 파라미터마다 자체 학습률을 사용하죠. 단, 이런 학습률은 전역 학습률이 제
어합니다. 이 방식은 변화가 많이 필요한 가중치에는 높은 학습률을, 이미 충분히 좋은 값에 안
착한 가중치에는 낮은 학습률을 적용하여 학습 시간을 단축합니다.
그렇다면 파라미터의 학습률을 어떻게 결정할까요? 그레이디언트를 관찰해서 판단을 내릴 수
있습니다. 특정 파라미터의 그레이디언트가 한동안
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에 가까웠다면, 손실이 평평하므로 높은
학습률이 필요합니다. 반면 그레이디언트의 값이 들쭉날쭉하다면 낮은 학습률을 세심히 선정
하여 그레이디언트가 발산하지 않도록 막아야 합니다. 단순히 그레이디언트의 평균으로는 큰
변화를 알아채기 어렵습니다. 큰 양수와 큰 음수는 평균을
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에 가깝게 만들기 때문입니다. 대
신 일상적으로 사용하는 ...
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