SARPROP 알고리즘의 Temperature 파라미터는 학습률을 조절하는 역할을 하는 것이 아닌, 확률적 갱신을 위한 임계값을 조절하는 역할을 합니다.
Temperature 파라미터는 확률적 갱신의 확률을 조절하여, 더 빠른 학습을 지원하거나, 더 안정적인 학습을 지원할 수 있습니다.
일반적으로 Temperature 파라미터의 값이 높을수록, 확률적 갱신의 확률이 낮아지며, 학습이 더 안정적으로 진행됩니다. 반대로, Temperature 파라미터의 값이 낮을수록, 확률적 갱신의 확률이 높아지며, 학습이 더 빠르게 진행됩니다.
다른 파라미터와의 관계를 보면, 학습률과 Temperature 파라미터는 서로 독립적인 역할을 합니다. 학습률은 학습의 속도와 관련된 파라미터로, Temperature 파라미터는 확률적 갱신의 확률을 조절하는 파라미터로, 서로 다른 기능을 수행합니다.
따라서, Temperature 파라미터의 값을 설정할 때, 학습률과 같은 다른 파라미터의 값을 고려할 필요는 없습니다.
2025-08-11 18:34