Convergence of GD1 [Continuous Optimization] 경사하강법의 수렴과 스텝 사이즈 (Convergence & Step-Size of GD Method) 1. 경사하강법의 수렴 Convergence of GD Method Gradient Descent의 수렴은 다음과 같이 판단한다. 수렴의 판단 기준은 각자가 골라서 설정한다. 여기서 Convergence란 정확히 0이 되는 것이 아니라, 위 수식에서 나타난 것처럼 아주 작은 특정 값(입실론)을 직접 설정하고, 이보다 작으면 Stop하는 것을 말한다. 2. Convergence Theorem 지금부터 다룰 내용은, "과연 Gradient Descent를 이상적인(local minimum이 곧 global minimum인) convex function에서 무한번 반복하면 정말로 0에 수렴할까? GD를 무한번 반복하면 정말 optimal solution이 나오나?"에 대한 증명이다. 증명에 대한 자세한 이해는.. 2023. 6. 6. 이전 1 다음
