ADAM과 SGD 차이점 쉽게 이해하기 – 머신러닝 옵티마이저 비교

 

ADAM과 SGD 차이점 쉽게 이해하기 – 머신러닝 옵티마이저 비교

 

 

옵티마이저란 무엇인가요?

기계학습이나 딥러닝을 공부하다 보면 ‘옵티마이저(Optimizer)’라는 단어를 자주 보시게 됩니다.

옵티마이저는 말 그대로 모델이 더 좋은 답을 찾도록 도와주는 도구라고 보시면 됩니다.

우리가 수학 문제를 풀 때 최선의 방법을 찾기 위해 여러 가지 계산을 해보듯, 인공지능도 학습할 때 최적의 답을 찾기 위해 옵티마이저를 사용합니다.

오늘은 가장 많이 쓰이는 두 가지 옵티마이저인 **SGD(Stochastic Gradient Descent)**와 **ADAM(Adaptive Moment Estimation)**의 차이점을 아주 쉽게 알려드리겠습니다.

 

 

---

 

목차

1. SGD 옵티마이저란 무엇인가요?
2. ADAM 옵티마이저란 무엇인가요?
3. 두 옵티마이저의 핵심 차이점은?
4. 언제 SGD를 쓰고, 언제 ADAM을 쓰나요?
5. 초등학생도 이해하는 비교 정리

 

---

 

1. SGD 옵티마이저란 무엇인가요?

 

 

 

SGD는 ‘확률적 경사 하강법’이라는 뜻을 가지고 있습니다. 이름은 어렵지만, 생각은 간단합니다.

• 우리가 산을 내려간다고 생각해보세요. 가장 낮은 곳, 즉 최저점을 찾는 것이 목표입니다.
• 매번 산의 경사(기울기)를 확인하고, 그 방향으로 조금씩 내려가는 것이 바로 SGD의 방식입니다.
• 다만, 전체 산을 다 보는 것이 아니라, 일부 구간만 보고 판단해서 이동합니다. 그래서 빠르게 움직일 수 있지만, 때로는 제대로 된 길이 아닐 수도 있습니다.

장점

• 단순하고 계산이 빠릅니다.
• 적은 메모리로도 작동합니다.

단점

• 경사 방향이 계속 바뀌어 흔들리는 느낌이 있습니다.
• 때때로 너무 멀리 돌아갈 수도 있습니다.

 

---

 

2. ADAM 옵티마이저란 무엇인가요?

 

ADAM은 조금 더 똑똑한 옵티마이저입니다. 이름에 'Adaptive'라는 단어가 있는 것처럼, 상황에 따라 스스로 조절합니다.

• 산을 내려가는 방식은 같지만, 이전에 간 방향과 얼마나 흔들렸는지도 기억해서 더 좋은 길을 찾으려고 합니다.
• 기억력이 좋고, 적응을 잘하는 탐험가처럼 행동한다고 보면 됩니다.

장점

• 흔들림이 적고, 안정적으로 내려갑니다.
• 복잡한 지형에서도 빠르게 학습합니다.

단점

• 계산이 조금 더 복잡하고, 메모리를 많이 씁니다.
• 가끔 너무 빠르게 움직여서 좋은 길을 놓칠 수도 있습니다.

 

---

 

3. 두 옵티마이저의 핵심 차이점은?

 

 

구분	SGD	ADAM
계산 방식	경사만 보고 이동	경사 + 이동 방향의 변화 고려
속도	느릴 수 있음	빠르게 수렴함
안정성	흔들림이 있음	흔들림이 적음
메모리 사용	적음	많음
사용 난이도	설정이 단순	설정이 복잡

SGD는 단순하지만 꾸준한 스타일, ADAM은 스마트하고 빠른 스타일이라고 생각하시면 됩니다.

 

 

---

4. 언제 SGD를 쓰고, 언제 ADAM을 쓰나요?

 

이 부분이 가장 궁금하실 수 있습니다. 실제로 연구자들도 문제에 따라 다른 옵티마이저를 사용합니다.

• SGD가 잘 어울리는 경우
  • 데이터가 아주 많고, 단순한 구조일 때
  • 메모리나 계산 자원이 부족할 때
  • 오랜 시간 학습이 가능할 때
• ADAM이 좋은 경우
  • 복잡한 데이터 구조일 때
  • 빠른 학습이 필요할 때
  • 불안정한 데이터에서도 잘 작동해야 할 때

예를 들어, 손글씨 이미지를 인식하는 간단한 문제라면 SGD가 좋고, 복잡한 문장을 해석하는 자연어 처리에서는 ADAM이 더 잘 맞습니다.

 

 

---

 

5. 쉽게 이해하는 비교 정리

이제까지 이야기한 내용을 아주 쉽게 정리해볼게요.

비교 항목	SGD	ADAM
비유	눈 가리고 산 내려가기	지도와 나침반 들고 산 내려가기
특징	단순하고 느림	똑똑하고 빠름
흔들림	많음	적음
사용 시기	간단하고 안정적인 문제	복잡하고 빠른 결과가 필요한 문제

결론적으로, 둘 다 훌륭한 도구입니다. 어떤 문제를 해결하려고 하느냐에 따라 알맞은 도구를 선택하면 됩니다.

---

어떤 옵티마이저가 더 좋은가요?

정답은 ‘문제에 따라 다릅니다’입니다.

SGD는 단순하지만 믿음직한 친구이고, ADAM은 계산은 복잡하지만 아주 똑똑한 친구입니다.

어떤 문제를 푸는지에 따라 여러분이 직접 골라서 사용하시면 됩니다.

AI 공부는 처음에는 어렵게 느껴질 수 있지만, 이렇게 비유를 통해 천천히 이해해 나가면 분명 쉽게 느껴질 날이 옵니다. 계속 흥미를 갖고 공부해보시면 좋겠습니다!

 

 

 

이 글이 도움이 되셨다면 공감을 클릭해주세요 ^^