๊ธฐ์ธ๊ธฐ a๋ฅผ ๋๋ฌด ํฌ๊ฒ ์ก๊ฑฐ๋ ๋๋ฌด ์๊ฒ ์ก์ผ๋ฉด ์ค์ฐจ๊ฐ ์ปค์ง. ์ค์ฐจ์ ๊ธฐ์ธ๊ธฐ ์ฌ์ด์๋ ์๊ด๊ด๊ณ๊ฐ ์์. ์ค์ฐจ๊ฐ ๊ฐ์ฅ ์์ ์ ์ ๊ธฐ์ธ๊ธฐ a๊ฐ m์ ์์นํด ์์๋ ์ด๋ฏ๋ก, m์ผ๋ก ์ด๋์ํค๋ ๊ณผ์ ์ด ํ์ํจ. ๋ฏธ๋ถ ๊ธฐ์ธ๊ธฐ๋ฅผ ์ด์ฉํ ๊ฒฝ์ฌํ๊ฐ๋ฒ(gradient descent)๋ฅผ ํตํด ์ค์ฐจ๋ฅผ ๋น๊ตํ์ฌ ๊ฐ์ฅ ์์ ๋ฐฉํฅ์ผ๋ก ์ด๋์์ผ์ผํจ. ์ต์๊ฐ m์์์ ์๊ฐ ๊ธฐ์ธ๊ธฐ๋ x์ถ๊ณผ ํํํ ์ , ์ฆ ๊ธฐ์ธ๊ธฐ๊ฐ 0์. - '๋ฏธ๋ถ๊ฐ์ด 0์ธ ์ง์ '์ ์ฐพ์ ์ค์ฐจ๋ฅผ ๊ฐ์ฅ ์ ๊ฒ ๋ง๋ค์ด์ผ ํจ. aโ์์ ๋ฏธ๋ถ์ ๊ตฌํ๋ค. ๊ตฌํด์ง ๊ธฐ์ธ๊ธฐ์ ๋ฐ๋ ๋ฐฉํฅ(๊ธฐ์ธ๊ธฐ๊ฐ +๋ฉด ์์ ๋ฐฉํฅ, -๋ฉด ์์ ๋ฐฉํฅ)์ผ๋ก ์ผ๋ง๊ฐ ์ด๋์ํจ aโ์์ ๋ฏธ๋ถ์ ๊ตฌํ๋ค. ์์์ ๊ตฌํ ๋ฏธ๋ถ ๊ฐ์ด 0์ด ์๋๋ฉด ์ ๊ณผ์ ์ ๋ฐ๋ณตํ๋ค. ๊ฒฝ์ฌ ํ๊ฐ๋ฒ์ ์ด๋ ๊ฒ ๋ฐ๋ณต์ ์ผ๋ก ๊ธฐ์ธ๊ธฐ a๋ฅผ ๋ณํ์์ผ์..