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그래디언트 중앙화 (gradient-centralization) 용어 설명 | AI Trends

gradient-centralization

그래디언트 중앙화

중급

그래디언트 벡터의 평균을 0으로 맞추는 정규화 기법이다. 손실 함수의 표면을 더 매끄럽게 만들어 학습을 안정화하고 수렴 속도를 높이는 효과가 있다.

비슷한 개념

mean-normalization layer-normalization gradient-discounting gradient-norm z-score-normalization gradient-drift regularization weight-decay

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