"What is the difference between SGD and back-propagation?" in Korean would be:"SGD와 역전파의 차이점은 무엇인가요?"

스토캐스틱 그라디언트 디센트 (SGD)와 백프로파게이션 (back-propagation)의 차이점을 알려주세요.

답변 1

SGD는 최적화 방법 중 하나이며, 일차 최적화기(First Order Optimizer)로 알려져 있습니다. 이는 목적함수의 기울기(gradient)에 기반한 분석을 포함합니다. 따라서 신경망에서는 보통 역전파와 함께 사용하여 효율적인 업데이트를 수행합니다. 또한, 샘플링, 수치근사 등을 통해 얻은 기울기에도 SGD를 적용할 수 있습니다. 대칭적으로, 역전파와 함께 다른 최적화 기법을 사용할 수도 있으며, 그것은 기울기/자코비안을 사용할 수 있는 모든 것을 사용할 수 있습니다.

이 흔한 오해는 사람들이 때로는 역전파로 훈련이라고 말하기도 하는데, 이는 (옵티마이저를 명시하지 않는다면) 역전파를 사용하여 그래디언트를 계산하는 기법으로 SGD를 사용하여 훈련한 것을 의미합니다. 또한, 오래된 교과서에서는 델타 규칙 및 다른 조금 혼란스러운 용어를 찾을 수 있는데, 이는 신경망 커뮤니티가 오랫동안 일반 최적화 커뮤니티와 다소 독립적이었기 때문에 정확히 동일한 것을 나타냅니다.

따라서 두 가지의 추상화 계층을 가지고 있습니다:

• 그래디언트 계산 - 여기에서 역전파가 사용됩니다


• 최적화 수준 - 여기에서 SGD, Adam, Rprop, BFGS 등과 같은 기법이 사용되며 (1차 또는 고차인 경우) 위에서 계산된 그래디언트를 사용합니다

답변 2

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SGD와 역전파는 머신 러닝 분야에서 중요한 개념으로 사용되는 알고리즘입니다. 이 두 개념은 모두 인공 신경망(Artificial Neural Network) 내부에서 가중치(Weight)를 조정하여 학습하는 방식에 관련이 있습니다. 그러나 SGD와 역전파는 각각 다른 역할을 수행하고 있습니다. 이제 SGD와 역전파에 대해 자세히 알아보겠습니다.
SGD는 Stochastic Gradient Descent의 약자로, 확률적 경사 하강법이라고도 합니다. SGD는 손실 함수(Loss function)를 최소화하기 위해 미분을 통해 기울기(Gradient)를 구한 다음, 가중치를 조정하는 최적화 알고리즘입니다. 단순히 말하면, SGD는 가중치 수정을 반복하여 손실 함수를 최소화하는 널리 사용되는 최적화 방법입니다.
반면에 역전파(Back-propagation)는 가중치를 업데이트하는 방법 중 하나로, 인공 신경망의 학습 알고리즘입니다. 역전파는 신경망의 출력과 실제 값과의 오차를 계산한 다음, 오차를 신경망의 끝에서 시작하는 순전파 단계로 다시 전달합니다. 역전파는 오차의 역전파 과정을 통해 각 계층 내부의 가중치를 조정하여 네트워크가 학습하는데 사용됩니다. 이러한 방법은 입력부터 출력 방향으로 정보를 전달하며, 오차를 다시 거슬러 올라가며 가중치를 업데이트합니다.
SGD와 역전파는 둘 다 인공 신경망의 학습에 기여하지만 서로 다른 역할을 수행합니다. SGD는 최적화 알고리즘으로, 역전파는 신경망의 가중치 업데이트 방법으로 사용됩니다. 따라서 SGD와 역전파는 서로 보완적인 개념이며, 인공 신경망 학습에 필수적인 요소입니다.
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최적화 알고리즘과 학습 알고리즘에 대한 이해는 머신 러닝 분야의 기본 기반입니다. 이러한 알고리즘을 적절하게 활용하면 더욱 정확하고 효율적인 모델을 구축할 수 있습니다. SGD와 역전파의 차이점을 제대로 이해하고 활용하는 것은 머신 러닝 엔지니어로서 중요한 역량이 됩니다.