멀티 모델 및 점진적 배치를 이용한 학습률 결정 장치 및 방법

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본 발명은 기계학습에서 사용되는 배치 경사하강법(batch gradient descent)의 학습률(learning rate)을 결정하

는 기술에 관한 것으로서, 상세하게는 다른 학습률이 적용되는 복수의 모델 및 점진적으로 샘플 크기가 증가하는

배치를 이용해 적절한 학습률을 탐색할 수 있는 멀티 모델 및 점진적 배치를 이용한 학습률 결정 장치 및 방법에

관한 것이다. 이를 위하여, 본 발명에 따른 멀티 모델 및 점진적 배치를 이용한 학습률 결정 장치는 복수의 배치

그룹을 생성하는 배치 생성부와, 복수의 학습률을 기계학습 모델에 적용하여 현재의 배치 그룹에 대해 각 학습률

로 기계학습 모델을 학습하여 해당 학습률에 대한 손실 평균값을 각각 계산하는 학습부와, 상기 계산한 손실 평

균값을 비교하여 가장 낮은 손실 평균값을 나타낸 학습률을 선택하는 학습률 선택부와, 상기 선택한 학습률을 기

준으로 복수의 학습률을 생성하는 학습률 변경부를 포함한다.

2023.11.30

2023.11.30