메타안정성(metastability)은 수리물리학의 시스템들이 저온에 있을 때 범용적으로 나타나는 현상으로 통계역학과 확률론에서 중요한 문제로 인식되어 다양한 모델에 대한 수학적 연구가 1960년대부터 왕성하게 이루어져 왔다. 최근에는 이 메타안정성이 mini-batch gradient descent 등 심층신경망 등의 손실함수(loss function)를 최적화 하는 확률적 기법에서도 나타나는 현상이라는 측면에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 강연에서는 메타안정성이 무엇인지 소개하고 메타안정성에 대한 강연자의 최근 연구 및 그 함의를 살펴보도록 한다. 또한 최근 사용되고 있는 확률적 최적화 기법의 수학적 원리를 이해하기 위해서는 어떤 난제들이 해결되어야 하는지도 살펴본다.
메타안정성(metastability)은 수리물리학의 시스템들이 저온에 있을 때 범용적으로 나타나는 현상으로 통계역학과 확률론에서 중요한 문제로 인식되어 다양한 모델에 대한 수학적 연구가 1960년대부터 왕성하게 이루어져 왔다. 최근에는 이 메타안정성이 mini-batch gradient descent 등 심층신경망 등의 손실함수(loss function)를 최적화 하는 확률적 기법에서도 나타나는 현상이라는 측면에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 강연에서는 메타안정성이 무엇인지 소개하고 메타안정성에 대한 강연자의 최근 연구 및 그 함의를 살펴보도록 한다. 또한 최근 사용되고 있는 확률적 최적화 기법의 수학적 원리를 이해하기 위해서는 어떤 난제들이 해결되어야 하는지도 살펴본다.