Pgd 가 무슨 뜻이죠

PGD 는 볼록 최적화 문제를 해결하는 데 일반적으로 사용되는 알고리즘인 Projected Gradient Descent 를 나타내며 기계 학습 및 심화 학습에서 일반적으로 사용되는 최적화 알고리즘 중 하나입니다.

PGD 알고리즘의 기본 아이디어는 각 단계 반복에서 대상 함수를 그라데이션하고 결과를 지정된 제약 조건 세트로 다시 투영하는 것입니다. 이 방법은 일반적으로 지원 벡터 기계, 선형 계획 등과 같이 선형 또는 비선형 구속조건이 있는 최적화 문제를 해결하는 데 사용됩니다. PGD 알고리즘의 장점은 제약 문제를 처리할 때 정확성과 신뢰성이 높고 빠른 수렴과 구현이 쉽다는 점입니다. -응?

PGD 알고리즘의 확장에는 임의 PGD, 가속 PGD, 투영 임의 그라데이션 하강 등 다양한 형태의 PGD 가 포함됩니다. 또한 PGD 알고리즘은 심도 있는 학습의 대항 샘플 생성, 모델 압축, 하이퍼매개변수 최적화 등에 광범위하게 적용되어 심도 있는 학습 최적화 알고리즘의 중요한 구성 요소 중 하나가 되었습니다.