확률적 경사 하강법(SGD)과 배치 경사 하강법딥러닝 모델을 학습할 때 가장 중요한 과정 중 하나는 최적화(Optimization)입니다. 최적화 과정에서 가장 널리 사용되는 알고리즘이 바로 경사 하강법(Gradient Descent, GD)입니다. 경사 하강법은 손실 함수의 기울기를 이용하여 가중치를 조정하고, 손실이 최소화되는 방향으로 모델을 업데이트하는 방식입니다.이번 글에서는 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)과 배치 경사 하강법(Batch Gradient Descent)의 개념, 차이점, 장단점에 대해 알아보고, Python을 활용하여 직접 구현해보겠습니다.1. 경사 하강법(Gradient Descent)이란?경사 하강법은 딥러닝 모델의 가중치를 최적..
