딥러닝(Deep Learning) 가중치 학습을 위한 경사하강법(Gradient Descent)
컴퓨터시스템응용기술사 제119회 4교시 28번 문항으로, 과목은 AI/신기술입니다. ‘경사하강법’ 키워드는 컴퓨터시스템응용기술사 기출 3문항에 나왔습니다.
원문 문제
컴퓨터시스템응용기술사 제119회 28번. 딥러닝(Deep Learning) 가중치 학습을 위한 경사하강법(Gradient Descent)
- 가. 경사하강법의 개념
- 나. 경사하강법에서 오버슈팅(Overshooting)을 방지하는 방법
- 다. 경사하강법에서 지역 최소점(Local Minimum)에 빠지지 않고 본래의 최소점에 도달하기 위한 기법
핵심 키워드
- 경사하강법
- 가중치 업데이트
- 학습률
- 모멘텀
- 적응적 학습률
- 지역 최솟값 회피
고득점 가이드 — 1. 개요
경사하강법은 손실 함수의 기울기 반대 방향으로 가중치를 점진적으로 갱신해 손실을 최소화하는 최적화 알고리즘으로, 딥러닝 학습의 핵심이다. 학습률 설정과 손실 곡면의 비볼록 구조가 수렴 품질을 좌우하므로 가중치 갱신 원리뿐 아니라 오버슈팅 방지와 지역 최소점 회피 기법을 함께 이해해야 안정적 학습이 가능하다.
출제 이력
- 경사하강법기출 3문항
- 가중치 업데이트기출 3문항
- 학습률기출 3문항
- 모멘텀기출 1문항
- 적응적 학습률기출 1문항
- 지역 최솟값 회피기출 1문항