Adam이란?
Adaptive Moment Estimation. 2014년 제안된 실무에서 가장 많이 쓰이는 옵티마이저다.
특징
- 각 파라미터에 적응형 학습률
- 1차·2차 모멘트 추정
- 하이퍼파라미터에 둔감
변형
AdamW (weight decay 분리) — 트랜스포머 학습 표준.
Adam란?
정의
적응형 학습률 + 모멘텀을 결합한 최적화 알고리즘. 딥러닝 실무의 표준 선택.
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.