AI Convergence

Cost를 Minimize하는 방법 강좌를 정리한다. 

가설(Hyperthesis) 단순화

b를 제거하고 cost(W)에 대해 구한다. 이때 최소화 되는 구간을 찾는다. 그래프상으로 Y축 cost(W)와 X축 W의 관계에서 cost(W) = 0  인 지점이 최소화 지점이다. 

경사를 따라 내려가는 알고리즘 = Gradient Descent Algorithm 을 사용한다.

- 경사도가 있는 곳을 따라 움직이면서 cost를 줄인다. 미분이 경사도를 구하는 공식임.

- 즉, 해당 점의 기울기를 구한다.

Gradient Descent Algorithm Formal

Convex function

Cost function을 3차원으로 그렸을 때, 내려가는 경사를 잘 못 잡으면 내려간 곳의 W, b값이 틀려 질 수 있다. 알고리즘이 잘 동작하지 않는 예

Convex function을 통해 그릇형태로 만들어 어디를 내려오던 원하는 지점으로 수렴할 수 있다. Cost function을 만든 후 검증할 때 Convex function이 된다면 Linear Regression의 cost function은 잘 된 것으로 판명된다. 

참조

- 김성훈교수님의 Minimize Cost 강좌