경사하강법 오차함수
익명 작성일 - 경사 하강법은 함수의 기울기(경사)를 구하여 기울기가 낮은 쪽으로 계속 이동시켜서 극값에 이를 때까지 반복시키는 최적화 알고리즘입니다. 오차함수가 이차함수일 경우, 이차함수의 접선의 기울기가 0이 되는 점이 mse의 최솟값이 됩니다. 하지만, 오차함수가 다변수 함수일 경우, 편미분을 사용하여 각 변수에 대한 기울기를 구하고, 각 변수에 대해 경사 하강법을 적용해야 합니다.
오차함수가 이차함수 모양인지 다변수함수 모양인지는 데이터와 모델에 따라 달라집니다. 일반적으로, 선형 회귀 모델에서는 오차함수가 이차함수 모양이 나오지만, 다른 복잡한 모델에서는 다변수 함수 모양이 나올 수 있습니다. 따라서, 데이터와 모델을 분석하여 오차함수의 형태를 결정하는 것이 중요합니다.
익명 작성일 - 안녕하세요. 답변드립니다.
오차함수의 모양을 판단하기 위해서는 해당 함수가 어떤 변수들에 의존하는지 확인하는 것이 중요합니다.
만약 오차함수가 한 개의 변수에만 의존한다면, 이차함수의 모양이 나올 수 있습니다. 이차함수의 경우, 그래프는 볼록한 형태를 가지며, 최솟값은 접선의 기울기가 0이 되는 지점입니다.
하지만 오차함수가 여러 개의 변수에 의존한다면, 다변수 함수의 모양이 나올 수 있습니다. 다변수 함수의 경우, 그래프는 곡면 형태를 가지며, 최솟값은 편미분을 통해 구할 수 있습니다.
따라서, 제가 가져온 데이터를 오차함수로 나타낼 때 이차함수 모양이 나올지, 다변수 함수 모양이 나올지 판단하기 위해서는 해당 함수가 어떤 변수들에 의존하는지 확인해야 합니다. 만약 여러 변수에 의존한다면, 편미분을 통해 최솟값을 찾을 수 있을 것입니다.
도움 되시기 바랍니다.
경사하강법 설명 영상이나 글 보면 오차함수가 대부분 이차함수로 나와서 이차함수의 접선의 기울기가 0이 되는 점이 mse의 최솟값이다 라고 설명 되어있는데, 오차함수가...
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