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title: [[stochastic gradient descent|stochastic gradient descent]] (SGD, 확률적 경사 하강법)
last_updated: 2026-05-02
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# [[stochastic gradient descent|stochastic gradient descent]] (SGD, 확률적 경사 하강법)

## 📌 Brief Summary
> "전체 데이터를 기다리는 게으름을 버리고, 단 하나의 샘플(Stochastic)이 주는 즉각적인 힌트로 끊임없이 방향을 수정하며 최적의 골짜기로 돌진하라" — 손실 함수의 기울기(Gradient)를 구할 때 전체 데이터셋이 아닌 무작위로 선택된 일부 데이터를 사용하여 가중치를 업데이트하는 최적화 알고리즘.

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> "가장 가파른 길을 찾아 조금씩 내려가기: 방대한 데이터를 한꺼번에 보지 않고, 단 한 개(또는 소수)의 데이터씩 번갈아 보며 모델의 오차를 줄이는 최단 경로를 확률적으로 탐색하는 딥러닝의 심장."

## 📖 Core Content
- **추출된 패턴:** "Iterative Error Correction with [[Noise|Noise]] Injection" — 매 업데이트마다 적은 연산량으로 빠르게 길을 찾고, 확률적인 노이즈를 활용해 지역 최적해(Local Minima)의 함정을 뛰어넘어 전역 최적해 근처로 수렴해 나가는 패턴.
- **주요 특징:**
    - **[[Efficiency|Efficiency]]:** 방대한 빅데이터 환경에서도 전체 데이터를 다 읽을 필요 없이 실시간 학습 가능.
    - **Escaping Local Optima:** 무작위 샘플링으로 인한 경로의 요동(Fluctuation)이 오히려 좁은 구덩이를 탈출하게 돕는 동력이 됨.
    - **Learning Rate Decay:** 수렴 지점 근처에서 지나치게 진동하는 것을 막기 위해 학습률을 서서히 낮추는 전략 병행.
- **의의:** 거의 모든 현대 딥러닝 아키텍처(CNN, Transformer 등)의 가중치를 결정짓는 실질적인 심장이며, Adam, RMSProp 등 수많은 고도화된 옵티마이저의 모태가 됨.

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확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)은 손실 함수(Loss Function)의 값을 최소화하기 위해 모델 파라미터를 업데이트하는 가장 대표적인 최적화 알고리즘입니다.

1.  **작동 원리 (The Descent)**:
    *   **Gradient**: 현재 위치에서 손실 함숫값이 가장 가파르게 변하는 방향(기울기).
    *   **Update**: 기울기의 반대 방향으로 조금씩($Learning Rate$) 파라미터를 조정.
    *   **Stochastic (확률적)**: 전체 데이터셋(Batch) 대신 무작위로 선택된 데이터(Mini-batch)만 보고 기울기를 계산하여 속도와 확률적 탐색 능력을 동시에 확보.
2.  **핵심 이점**:
    *   전체 데이터를 기다릴 필요 없이 즉각 업데이트하므로 학습 효율이 극도로 높음.
    *   확률적 노이즈가 오히려 지역 최적점(Local Minimum)을 튕겨 나와 더 좋은 전역 최적해로 이끄는 역할을 함.
3.  **변형 알고리즘 (Family of SGD)**:
    *   **Momentum**: 가던 방향의 관성을 유지하여 수렴 속도 향상.
    *   **Adam**: 변수별로 학습률을 동적으로 조율하는 현대 딥러닝 최적화의 표준 전술.

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
- **과거 데이터와의 충돌:** 한 번에 한 개씩만 쓰던 순수 SGD(Pure SGD)에서 벗어나, 이제는 하드웨어 가속(GPU)의 효율성을 극대화하기 위해 수십~수백 개의 묶음 단위로 처리하는 '미니 배치(Mini-batch) SGD'가 실전의 표준으로 정착됨.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 로컬 미세 조정([[Fine-tuning|Fine-tuning]]) 및 지식 가중치 업데이트 시, 연산 자원 점유율을 최소화하면서도 빠른 수렴이 보장된 최적화된 SGD 파이프라인을 가동함.

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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 전체 데이터를 다 보는 'Batch GD'가 정답이라 여겼으나, 현대의 거대 모델 정책은 초당 수천 번의 업데이트를 수행하는 'Mini-batch SGD' 기반의 최적화 정책 없이는 학습 자체가 불가능함을 인지함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 학습의 효율성과 탄소 배출량이 직결됨에 따라, 더 적은 반복([[Iteration|Iteration]])으로 더 빨리 수렴하는 '고효율 SGD 변형 알고리즘' 채택 및 분산 학습 정책이 최우선 기술 정책으로 부임함.

## 🔗 Knowledge Connections
- Deep-Learning-Foundations, [[Optimization-Algorithms|Optimization-Algorithms]], Momentum-in-Optimization, [[Backpropagation|Backpropagation]]-Fundamentals
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Stochastic-Gradient-Descent.md

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- Calculus, Linear Algebra, [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]], Complex Adaptive[[_system|system]]s, [[Robotics|Robotics]]
- **Modern Tech/Tools**: PyTorch torch.optim, AdamW optimization.
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