[머신러닝 개념 정리] learning rate

Learning Rate

cost function(loss function)의 global minimum을 찾기 위해서 Gradient descent를 사용한다.

$$ \mathbf{W} := \mathbf{W} - \alpha \frac{\partial}{{\partial}\mathbf{W}}loss(\mathbf{W})
$$
위 gradient descent에서 곱해지는 $\alpha$ 값이 learning rate이다.

• learning rate가 큰 경우
  • Overshooting 발생
• learning rate가 작은 경우
  • training 속도가 너무 느림

보통 learning rate는 0.01로 설정 후 학습해보고 학습 결과가 발산하면 값을 줄이고, 학습 시간이 너무 오래걸리면 큰 값으로 설정한다.