서론AI 기계학습에서 파라미터 업데이트는 모델이 학습을 진행하면서 최적의 성능을 찾아가는 핵심 과정입니다. 파라미터는 신경망의 가중치와 편향을 포함하며, 이를 조정하여 모델의 성능을 향상시킵니다. 일반적으로 경사 하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 기법을 활용하여 파라미터를 업데이트합니다. 이 과정에서 학습률(Learning Rate)의 설정이 중요한데, 학습률이 너무 크면 최적의 값을 지나칠 위험이 있으며, 너무 작으면 학습 속도가 느려질 수 있습니다. 따라서 적절한 학습률과 업데이트 전략을 선택하는 것이 중요합니다. 파라미터 업데이트는 모델의 수렴 속도를 결정하는 중요한 요소이며, 이를 효과적으로 조절하면 더욱 정확한 예측이 가능합니다. 또한, 다양한 최적화 기법을 적용하여 모델의 ..
