머신러닝: 학습률 스케줄링 기법

🚀 학습률 스케줄링 기법 소개

머신러닝 모델을 훈련하는 과정에서, 모델의 성능을 극대화하기 위한 중요한 요소 중 하나는 바로 '학습률(Learning Rate)'입니다. 학습률은 모델이 데이터를 통해 학습하는 속도를 조절하는 하이퍼파라미터로, 적절한 학습률 설정은 모델의 수렴 속도를 높이고 최적의 성능을 달성하는 데 필수적입니다. 이번 블로그 게시물에서는 학습률 스케줄링(Learning Rate Scheduling) 기법을 살펴보고, 다양한 방법들을 소개하겠습니다.

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💡 학습률 스케줄링이란?

학습률 스케줄링은 훈련 과정 동안 학습률을 동적으로 변화시키는 기술입니다. 초기에 큰 학습률을 사용하여 빠르게 탐색하고, 훈련이 진행될수록 학습률을 감소시켜 미세 조정하는 방식으로, 최적의 가중치를 찾도록 돕습니다. 학습률을 고정하는 대신, 스케줄링 기법을 사용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 빠른 수렴: 초기 단계에서 큰 학습률을 통해 빠르게 최적점을 찾을 수 있습니다.
• 최적 해 탐색: 학습률 감소를 통해 지역 최솟값(Local Minima)에 갇히는 것을 방지하고 전역 최솟값(Global Minima)을 찾을 가능성을 높입니다.
• 과적합 방지: 훈련 후반부의 작은 학습률은 모델이 훈련 데이터에 과도하게 적합되는 것을 막아 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.

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📉 다양한 학습률 스케줄링 기법

다양한 학습률 스케줄링 기법들이 존재하며, 각 기법은 고유한 장단점을 가지고 있습니다. 주요 기법들을 살펴보겠습니다.

1. Step Decay (계단 감소)

개념: 미리 정의된 에포크(Epoch) 간격으로 학습률을 특정 비율만큼 감소시킵니다. 간단하고 구현하기 쉬우며, 일정 간격으로 학습률을 조정하여 안정적인 훈련을 가능하게 합니다.

수식:

학습률 = 초기 학습률 * (감소율 ^ (현재 에포크 // 감소 간격))

예시 코드 (Python):

import tensorflow as tf

# 초기 학습률, 감소율, 감소 간격 설정
initial_learning_rate = 0.1
decay_rate = 0.5
decay_steps = 10

# 학습률 스케줄러 정의
learning_rate_fn = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    initial_learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=True)

# 옵티마이저 설정
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate_fn)

# 학습 시 학습률 확인
for epoch in range(20):
  learning_rate = learning_rate_fn(epoch).numpy()
  print(f'Epoch: {epoch}, Learning Rate: {learning_rate}')

장점: 간단함, 구현 용이, 안정적인 훈련

단점: 학습률 감소 시점을 미리 결정해야 함, 세밀한 조정 어려움

2. Exponential Decay (지수 감소)

개념: 에포크가 지남에 따라 학습률을 지수적으로 감소시킵니다. Step Decay보다 부드러운 학습률 변화를 제공하며, 지속적으로 학습률을 줄여나가 과적합을 방지하는 데 효과적입니다.

수식:

학습률 = 초기 학습률 * exp(-감소율 * 현재 에포크)

예시 코드 (Python):

import tensorflow as tf

# 초기 학습률, 감소율 설정
initial_learning_rate = 0.1
decay_rate = 0.01

# 학습률 스케줄러 정의
learning_rate_fn = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    initial_learning_rate, decay_steps=1, decay_rate=decay_rate, staircase=False)

# 옵티마이저 설정
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate_fn)

# 학습 시 학습률 확인
for epoch in range(20):
  learning_rate = learning_rate_fn(epoch).numpy()
  print(f'Epoch: {epoch}, Learning Rate: {learning_rate}')

장점: 부드러운 학습률 변화, 과적합 방지 효과

단점: 감소율 조절의 어려움, 초기 학습률 설정의 중요성

3. Time-Based Decay (시간 기반 감소)

개념: 에포크 수에 비례하여 학습률을 감소시킵니다. 지수 감소와 유사하지만, 감소 속도가 선형적입니다.

수식:

학습률 = 초기 학습률 / (1 + 감소율 * 현재 에포크)

예시 코드 (Python):

import tensorflow as tf

# 초기 학습률, 감소율 설정
initial_learning_rate = 0.1
decay_rate = 0.001

# 학습률 스케줄러 정의 (TensorFlow에는 직접적인 Time-Based Decay 함수가 없으므로, 사용자 정의를 사용)
class TimeBasedDecay(tf.keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule):
    def __init__(self, initial_learning_rate, decay_rate):
        self.initial_learning_rate = initial_learning_rate
        self.decay_rate = decay_rate

    def __call__(self, step):
        return self.initial_learning_rate / (1 + self.decay_rate * step)

learning_rate_fn = TimeBasedDecay(initial_learning_rate, decay_rate)

# 옵티마이저 설정
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate_fn)

# 학습 시 학습률 확인
for epoch in range(20):
  learning_rate = learning_rate_fn(epoch).numpy()
  print(f'Epoch: {epoch}, Learning Rate: {learning_rate}')

장점: 단순함, 구현 용이

단점: 학습률 감소 속도 조절 어려움

4. Cosine Decay (코사인 감소)

개념: 코사인 함수를 사용하여 학습률을 감소시킵니다. 훈련 초반에는 학습률을 빠르게 감소시키고, 후반에는 천천히 감소시켜 최적의 해에 더욱 정밀하게 접근하도록 돕습니다. 특히, 트랜스포머(Transformer) 모델과 같이 복잡한 모델 훈련에 효과적입니다.

수식:

학습률 = 최소 학습률 + 0.5 * (최대 학습률 - 최소 학습률) * (1 + cos(π * 현재 에포크 / 총 에포크))

예시 코드 (Python):

import tensorflow as tf

# 최대 학습률, 최소 학습률, 총 에포크 설정
initial_learning_rate = 0.1
min_learning_rate = 0.0001
epochs = 20

# 학습률 스케줄러 정의
learning_rate_fn = tf.keras.optimizers.schedules.CosineDecay(
    initial_learning_rate, decay_steps=epochs, alpha=min_learning_rate / initial_learning_rate)

# 옵티마이저 설정
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate_fn)

# 학습 시 학습률 확인
for epoch in range(epochs):
  learning_rate = learning_rate_fn(epoch).numpy()
  print(f'Epoch: {epoch}, Learning Rate: {learning_rate}')

장점: 최적 해에 정밀하게 접근, 트랜스포머 등 복잡한 모델에 효과적

단점: 하이퍼파라미터 설정 필요, 구현 복잡성

5. ReduceLROnPlateau (평원 감소)

개념: 검증 데이터셋(Validation Dataset)의 성능을 모니터링하여, 성능이 개선되지 않으면 학습률을 감소시킵니다. 과적합을 방지하고, 훈련을 조기에 종료하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

예시 코드 (Python):

import tensorflow as tf

# ReduceLROnPlateau 콜백 정의
reduce_lr = tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(
    monitor='val_loss', # 검증 손실(validation loss)을 기준으로 학습률 감소
    factor=0.1, # 학습률을 감소시킬 비율
    patience=2, # 검증 손실이 개선되지 않는 에포크 수
    min_lr=0.00001 # 최소 학습률
)

# 모델 훈련 시 콜백 사용
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, callbacks=[reduce_lr])

장점: 자동 학습률 조절, 과적합 방지, 조기 종료 가능

단점: 검증 데이터셋 필요, 하이퍼파라미터 설정의 중요성

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🚀 학습률 스케줄링 선택 팁

어떤 학습률 스케줄링 기법을 선택할지는 모델, 데이터, 문제의 특성에 따라 달라집니다. 다음 팁을 참고하여 적절한 기법을 선택해 보세요.

• Step Decay: 간단한 문제나 빠른 프로토타입 개발에 적합합니다.
• Exponential Decay, Time-Based Decay: 부드러운 학습률 변화가 필요한 경우, 특히 딥러닝 모델에 적합합니다.
• Cosine Decay: 복잡한 모델, 특히 트랜스포머와 같은 모델에 효과적입니다.
• ReduceLROnPlateau: 검증 데이터셋이 있는 경우, 자동 학습률 조절을 통해 성능 향상을 기대할 수 있습니다.

다양한 기법들을 실험해보고, 하이퍼파라미터를 튜닝하여 최적의 성능을 얻는 것이 중요합니다.

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📚 핵심 용어 정리

• 학습률 (Learning Rate): 모델이 데이터를 통해 학습하는 속도를 조절하는 하이퍼파라미터.
• 학습률 스케줄링 (Learning Rate Scheduling): 훈련 과정 동안 학습률을 동적으로 변화시키는 기술.
• 에포크 (Epoch): 전체 훈련 데이터를 한 번 반복하여 학습하는 과정.
• 과적합 (Overfitting): 훈련 데이터에 너무 과도하게 맞춰져, 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상.
• 검증 데이터셋 (Validation Dataset): 모델의 성능을 평가하고, 하이퍼파라미터를 튜닝하는 데 사용되는 데이터셋.
• 지역 최솟값 (Local Minima): 손실 함수의 지역적인 최솟값.
• 전역 최솟값 (Global Minima): 손실 함수의 전체적인 최솟값.

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이번 게시물에서는 학습률 스케줄링의 기본 개념과 다양한 기법들을 살펴보았습니다. 각 기법의 특징과 장단점을 이해하고, 실제 문제에 적용하여 모델의 성능을 향상시키세요. 궁금한 점이 있다면 언제든지 댓글로 질문해주세요! 즐거운 머신러닝 되세요!