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Cosine annealing은 "SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts"에서 제안되었던 학습율 스케쥴러로서, 학습율의 최대값과 최소값을 정해서 그 범위의 학습율을 코싸인 함수를 이용하여 스케쥴링하는 방법이다. Cosine anneaing의 이점은 최대값과 최소값 사이에서 코싸인 함수를 이용하여 급격히 증가시켰다가 급격히 감소시키 때문에 모델의 매니폴드 공간의 안장(saddle point)를 빠르게 벗어날 수 있으며([그림 1] 참조), 학습 중간에 생기는 정체 구간들 또한 빠르게 벗어날 수 있도록 한다. 결과적으로 이러한 방법이 모델의 일반화 성능을 극대화시켜준다. 논문의 실험 결과에 따르면 Cosine annealing을 이용하여 학습한 wide..