경사 하강법(Gradient Descent)은 딥러닝 모델의 가중치를 업데이트하는 핵심 알고리즘입니다. 경사 하강법의 기본 원리를 간단하게 설명해주세요.

경사 하강법은 딥러닝 모델이 학습하는 방식의 핵심입니다. 모델이 예측한 값과 실제 값 사이의 오차, 즉 손실 함수의 값을 최소화하는 방향으로 모델의 가중치를 조금씩 업데이트하는 과정이라고 생각하시면 됩니다.

기본 원리는 간단합니다. 먼저 손실 함수의 기울기를 계산합니다. 이 기울기는 현재 지점에서 손실 함수가 가장 가파르게 증가하는 방향을 알려줍니다. 우리는 손실을 줄여야 하므로, 기울기의 반대 방향으로 이동합니다.

이때 얼마나 이동할지를 결정하는 것이 학습률입니다. 학습률이 너무 크면 최적점을 지나쳐 버릴 수 있고, 너무 작으면 학습 속도가 매우 느려질 수 있습니다. 이 과정을 반복하면서 손실 함수가 최소가 되는 지점, 즉 최적의 가중치 값을 찾아가는 것이 경사 하강법입니다.