Page 128 - 인공지능 수학 교과서

➋ 학습률과 최적화의 관계

▶ 학습률과 같이 사람이 학습률 k는 매개변수 a를 갱신하는 변화량에 대한 비례상수로서 인공지능 학습의
직접 결정해 주어야 하는
속도를 조절하는 역할을 한다.
변수를 초매개변수라고
한다. 매개변수 a가 인공지능의 학습을 통해 자동으로 얻어지는 것과 달리 학습률은 사용
자, 즉 사람이 직접 결정해 주어야 한다.
다음 그림과 같이 학습률 k의 값을 너무 작거나 크게 결정할 경우 최적화가 잘 이루

어지지 않을 수 있다. 따라서 학습률을 적절하게 조절하는 일은 실제 인공지능의 학습

에서 중요하다.

학습률 k

너무 큰 최적화가 잘
학습률 진행되지 않음.

적절한 학습률 최적화가 잘
(약간 크다.) 진행됨.
습 학 률

k 의
증 감

적절한 학습률 최적화가 잘
(약간 작다.) 진행됨.

본문 128쪽 공학적 도구
탐구 활동을 통해
학습률을 조절하는
너무 작은 최적화가 잘
활동을 해 보아요!
학습률 진행되지 않음.

학습률에 따른 최적화 진행

 미분계수란 무엇일까?
스스로
 경사하강법의 의미는 무엇일까?
정리하기
 인공지능의 학습에서 학습률이 중요한 이유는 무엇일까?

126 Ⅳ. 최적화