Scheduler와 Optimizer 차이

1. 옵티마이저 (Optimizer):

   • 옵티마이저는 주로 그래디언트 기반 최적화 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 업데이트합니다.
   • Adam, SGD, RMSprop 등이 일반적인 옵티마이저입니다.
   • 옵티마이저의 주요 목적은 손실 함수를 최소화하는 방향으로 모델의 파라미터를 조정하는 것입니다.

2. 학습률 스케줄러 (Learning Rate Scheduler):

   • 학습률 스케줄러는 학습률을 에포크나 특정 이벤트에 따라 동적으로 조절하는 역할을 합니다.
   • 예를 들어, 초기에는 큰 학습률로 빠르게 수렴하다가 나중에는 작은 학습률로 미세 조정하는 등의 전략을 사용할 수 있습니다.
   • 주로 학습률의 감쇠 또는 변화를 관리하여 모델이 빠르게 수렴하고 안정적으로 수렴할 수 있도록 돕습니다.

옵티마이저는 파라미터 업데이트를 담당하고, 학습률 스케줄러는 옵티마이저가 사용하는 학습률을 동적으로 조절합니다. 학습률을 어떻게 조절할지는 모델의 특성 및 학습 데이터에 따라 다를 수 있습니다.