Optimizer란 무엇인가? 손실을 따라 파라미터를 움직이는 '길잡이'

🧭 모델이 움직이기 시작하는 순간

Loss Function이 손실을 수치로 알려준다면,
**Optimizer(최적화기)**는 이 손실 값을 줄이기 위해 모델의 파라미터(가중치)를 업데이트하는 알고리즘입니다.

즉, Optimizer는 “어떻게 하면 손실을 줄일 수 있을까?”를 계산해서
파라미터를 조정해주는 엔진입니다.

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📉 Gradient Descent: 기울기를 따라 내려가기

가장 기본적인 Optimizer는 바로 Gradient Descent입니다.
수학적으로 말하면 손실 함수의 **기울기(gradient)**를 계산해 반대 방향으로 파라미터를 조정합니다.

수식으로 보면:

scss

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θ ← θ - η * ∇L(θ)

• θ: 모델 파라미터
• η: 학습률 (learning rate)
• ∇L(θ): 손실 함수의 파라미터에 대한 기울기

즉, 손실이 감소하는 방향으로 조금씩 이동하는 과정이죠.

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⚙️ 다양한 Optimizer들

실무에서는 순수 Gradient Descent는 거의 사용하지 않고, 다음과 같은 개선된 Optimizer들이 많이 사용됩니다:

Optimizer특징

SGD (Stochastic Gradient Descent)	미니배치로 빠르고 가볍게 학습
Momentum	이전 업데이트 방향을 고려하여 더 부드러운 이동
RMSProp	학습률을 자동 조정, 진동 줄임
Adam	Momentum + RMSProp의 장점을 결합, 가장 널리 사용됨
Adagrad / Adadelta	드물게 업데이트되는 파라미터에 더 큰 학습률 부여

 

💡 대부분의 딥러닝 프레임워크에서는 기본 Optimizer로 Adam을 사용합니다.

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🧪 실무적 팁: Optimizer 튜닝은 ‘성격 맞추기’다

• Adam은 대부분 잘 동작하지만, RMSProp이 더 안정적인 경우도 존재합니다. (특히 RNN류 모델)
• GAN, Reinforcement Learning 같이 불안정한 구조에서는 Optimizer 선택이 성능을 크게 좌우합니다.
• Learning rate와 함께 조정하지 않으면 Optimizer의 효과가 사라집니다.

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🔁 학습 과정 요약: 모델이 배우는 전체 흐름

1. 입력 데이터를 받아서 예측 ŷ 생성
2. Loss(ŷ, y) 계산 (예측과 정답의 차이)
3. ∇Loss 계산 (기울기)
4. Optimizer가 파라미터를 업데이트
5. 이 과정을 반복하면서 점점 더 나은 모델이 만들어짐

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✨ 마무리 요약

• Optimizer는 Loss를 줄이기 위한 학습 방향과 보폭을 결정한다.
• Gradient Descent는 기본, 실무에선 대부분 Adam, RMSProp 등 개선형 Optimizer를 사용한다.
• 파라미터가 Loss 함수 지형에서 더 낮은 지점으로 이동하는 것이 학습의 핵심 메커니즘이다.