[DL] Deep Learning Model Optimization (딥러닝 모델 최적화)

Deep Learning Model Optimization (딥러닝 모델 최적화) 기법에 데하여 설명해 보겠습니다.

 

딥러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해서는 다양한 하이퍼파라미터를 최적화해야 합니다. 각 하이퍼파라미터는 모델의 학습 과정에 중요한 영향을 미치며, 적절한 설정이 필요합니다. 아래는 주요 하이퍼파라미터와 그 설정 방법에 대한 상세한 정리입니다.

 

딥러닝 모델 최적화를 위한 하이퍼파라미터 정리

1. 학습률 (Learning Rate)

• 정의: 학습률은 경사 하강법에서 가중치가 업데이트되는 크기를 결정하는 하이퍼파라미터입니다.
• 영향:
  • 높은 학습률: 학습 속도가 빨라질 수 있지만, 손실 함수가 최솟값에 도달하지 못하고 발산할 위험이 있습니다.
  • 낮은 학습률: 학습 속도는 느려지지만, 손실 함수가 더 안정적으로 최솟값에 도달할 가능성이 큽니다.
• 설정 방법:
  • 학습률은 실험적으로 설정하며, 모델의 성능을 기준으로 조정합니다.
  • 일반적으로 0.001 또는 0.01부터 시작하며, 필요에 따라 학습률 스케줄링 기법을 사용하여 학습 진행에 따라 조정할 수 있습니다.

2. 배치 크기 (Batch Size)

• 정의: 배치 크기는 한 번의 업데이트에 사용되는 훈련 샘플의 수를 의미합니다.
• 영향:
  • 작은 배치 크기: 가중치가 더 빈번하게 업데이트되어 학습 속도가 빨라질 수 있지만, 학습 과정에서 노이즈가 증가할 위험이 있습니다.
  • 큰 배치 크기: 더 안정적인 가중치 업데이트가 가능하지만, 학습 속도가 느려질 수 있습니다.
• 설정 방법:
  • 일반적으로 32, 64, 128, 256과 같은 2의 제곱수로 설정합니다.
  • 메모리 사용량과 학습 속도를 고려하여 적절한 배치 크기를 선택합니다.

3. 드롭아웃 비율 (Dropout Rate)

• 정의: 드롭아웃 비율은 학습 중 각 학습 단계에서 무작위로 비활성화할 뉴런의 비율을 의미합니다.
• 영향:
  • 높은 드롭아웃 비율: 과적합을 방지할 수 있지만, 학습 속도가 느려지고 모델의 성능이 떨어질 수 있습니다.
  • 낮은 드롭아웃 비율: 모델이 과적합할 가능성이 증가합니다.
• 설정 방법:
  • 일반적으로 0.2에서 0.5 사이의 값을 사용합니다.
  • 드롭아웃 비율은 실험적으로 설정하며, 모델의 성능을 기준으로 조정합니다.

4. 정규화 방법 (L1, L2)

• 정의: 정규화는 손실 함수에 정규화 항을 추가하여 모델의 복잡성을 제어하고 과적합을 방지하는 방법입니다.
• L1 정규화: 가중치의 절대값 합을 최소화하여 가중치를 희소하게 만들어 일부 가중치를 0으로 만듭니다.
• L2 정규화: 가중치의 제곱합을 최소화하여 가중치의 크기를 줄여 과적합을 방지합니다.
• 설정 방법:
  • λ 값을 실험적으로 설정하고, 모델의 성능을 기준으로 조정합니다.
  • 일반적으로 L2 정규화가 더 자주 사용됩니다.

5. 네트워크 깊이와 폭

• 정의: 네트워크 깊이는 신경망의 층(layer)의 수를 의미하고, 네트워크 폭은 각 층의 뉴런 수를 의미합니다.
• 영향:
  • 깊은 네트워크: 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만, 기울기 소실/폭발 문제와 과적합의 위험이 증가할 수 있습니다.
  • 넓은 네트워크: 더 많은 특징을 학습할 수 있지만, 많은 계산 자원을 요구합니다.
• 설정 방법:
  • 문제의 복잡성과 데이터셋의 크기에 따라 적절한 깊이와 폭을 선택합니다.
  • 과적합을 방지하기 위해 드롭아웃, 정규화와 같은 기법을 함께 사용합니다.

6. 에포크 (Epoch)

• 정의: 에포크는 딥러닝 모델 학습에서 전체 데이터셋을 한 번 완전히 학습하는 주기를 의미합니다. 에포크 수는 모델이 전체 데이터셋을 몇 번 반복해서 학습했는지를 나타냅니다.
• 학습 과정에서의 역할:
  • 학습 과정: 에포크 수가 증가할수록 모델은 데이터셋에 있는 모든 샘플을 여러 번 학습하며, 이를 통해 모델의 가중치가 점진적으로 조정되고 최적의 가중치를 찾는 과정이 이루어집니다.
• 적절한 에포크 수 선택의 중요성:
  • 과소적합: 에포크 수가 너무 적으면 모델이 데이터셋을 충분히 학습하지 못해 학습이 덜 된 상태가 될 수 있습니다.
  • 과적합: 에포크 수가 너무 많으면 모델이 데이터셋을 과도하게 학습하여 과적합 상태가 될 수 있습니다.
  • 적절한 에포크 수: 조기 종료(Early Stopping)와 같은 기법을 사용하여 적절한 에포크 수를 설정합니다.