딥러닝 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소는 바로 최적화(Optimization) 과정입니다. 아무리 좋은 신경망 구조를 설계하더라도, 가중치를 효율적으로 업데이트하지 못하면 모델은 최상의 성능을 발휘할 수 없습니다.이번 포스팅에서는 PyTorch의 torch.optim 모듈을 활용하여 손실 함수를 최소화하는 방법과, 가장 대표적인 옵티마이저인 SGD와 Adam의 차이점을 실습 코드와 함께 자세히 알아보겠습니다.1. 옵티마이저(Optimizer)란 무엇인가?옵티마이저는 신경망 모델의 가중치(Weight)와 편향(Bias) 값을 조정하여 손실 함수(Loss Function)의 값을 최소화하는 역할을 합니다. 일반적으로 손실 함수의 그래디언트(Gradient, 기울기)를 기반으로 가중치를 업데이트하며, 이를 ..
