머신러닝 학습률(Learning Rate)의 역할과 중요성

머신러닝 모델 훈련에서 학습률은 매우 중요한 하이퍼파라미터 중 하나이다. 적절한 학습률을 설정하는 것은 모델의 수렴 속도와 최종 성능에 큰 영향을 미친다. 이 글에서는 학습률의 기본 개념, 중요성, 조정 방법, 그리고 관련 문제점들을 살펴본다.

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💡 학습률(Learning Rate)이란?
학습률(Learning Rate)은 머신러닝 모델이 학습 과정에서 손실 함수의 기울기를 따라 매개변수를 업데이트하는 정도를 결정하는 값이다. 즉, 모델이 한 번의 업데이트 단계에서 얼마나 크게 움직일지를 제어하는 역할을 한다. 학습률이 너무 크면 최적점을 지나쳐 발산할 수 있고, 너무 작으면 수렴 속도가 느려지거나 지역 최적점에 갇힐 수 있다.

수식으로 표현하면 다음과 같다.

새로운 매개변수 = 이전 매개변수 - 학습률 * 손실 함수의 기울기

여기서 '학습률'이 바로 Learning Rate에 해당한다.

# 간단한 경사하강법 예제
learning_rate = 0.01
gradient = 0.5
new_parameter = old_parameter - learning_rate * gradient

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🤔 학습률의 중요성

• 수렴 속도: 적절한 학습률은 모델이 빠르게 최적점에 도달하도록 돕는다. 학습률이 너무 작으면 모델이 학습하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있다.
• 최적점 도달: 학습률이 너무 크면 최적점을 지나쳐 모델이 발산할 수 있다. 반대로 너무 작으면 지역 최적점에 갇혀 전역 최적점에 도달하지 못할 수 있다.
• 일반화 성능: 학습률은 모델의 일반화 성능에도 영향을 미친다. 과도하게 큰 학습률은 모델이 훈련 데이터에 과적합되게 만들 수 있다.

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🛠️ 학습률 조정 방법

• 고정 학습률(Fixed Learning Rate): 가장 기본적인 방법으로, 학습 과정 동안 학습률을 고정된 값으로 유지한다. 경험적으로 좋은 값을 찾거나, 다양한 값을 시도해보면서 최적의 값을 선택한다.
• 시간 기반 감쇠(Time-Based Decay): 학습이 진행됨에 따라 학습률을 점진적으로 감소시키는 방법이다. 초기에는 큰 학습률로 빠르게 학습하고, 후반에는 작은 학습률로 정밀하게 조정한다.
  • 학습률 = 초기 학습률 / (1 + 감쇠율 * 에폭)
• 스텝 감쇠(Step Decay): 특정 에폭마다 학습률을 일정한 비율로 감소시키는 방법이다. 예를 들어, 10 에폭마다 학습률을 0.5배로 줄일 수 있다.
  • if 에폭 % 감소 주기 == 0: 학습률 *= 감소 비율
• 지수 감쇠(Exponential Decay): 학습률을 지수 함수 형태로 감소시키는 방법이다.
  • 학습률 = 초기 학습률 * 감쇠율 ^ (에폭 / 감소 주기)
• 적응적 학습률(Adaptive Learning Rate): 각 매개변수마다 학습률을 독립적으로 조정하는 방법이다. 대표적인 예시로는 AdaGrad, RMSProp, Adam 등이 있다.
  • AdaGrad: 자주 등장하는 매개변수는 학습률을 낮추고, 드물게 등장하는 매개변수는 학습률을 높인다.
  • RMSProp: AdaGrad의 단점을 보완하여, 최근 기울기의 변화를 더 반영한다.
  • Adam: RMSProp과 Momentum을 결합한 방식으로, 대부분의 경우 좋은 성능을 보인다.

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❗ 학습률 관련 문제점

• 발산(Divergence): 학습률이 너무 크면 손실이 수렴하지 않고 발산할 수 있다. 이 경우 학습률을 줄여야 한다.
• 지역 최적점(Local Optima): 학습률이 너무 작으면 지역 최적점에 갇혀 전역 최적점에 도달하지 못할 수 있다. 이 경우 학습률을 높이거나, 모멘텀(Momentum) 등의 기법을 사용할 수 있다.
• 과적합(Overfitting): 학습률이 과도하게 크면 모델이 훈련 데이터에 과적합될 수 있다. 이 경우 학습률을 줄이거나, 규제(Regularization) 기법을 사용할 수 있다.

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📊 최적 학습률 찾는 방법

• 학습률 스케줄링:
  • ReduceLROnPlateau: 검증 손실이 더 이상 개선되지 않으면 학습률을 줄인다.
• Learning Rate Range Test:
  • 학습률을 작은 값에서 큰 값으로 점차 증가시키면서 손실 변화를 관찰한다. 손실이 가장 급격하게 감소하는 지점이 최적 학습률 후보가 된다.
• Grid Search / Random Search:
  • 다양한 학습률 값을 설정하고, 교차 검증을 통해 최적의 학습률을 찾는다.

# Keras에서 LearningRateScheduler 사용 예제
import keras
import tensorflow as tf
def scheduler(epoch, lr):
  if epoch < 10:
    return lr
  else:
    return lr * tf.math.exp(-0.1)

callback = keras.callbacks.LearningRateScheduler(scheduler)
model.fit(data, labels, epochs=100, callbacks=[callback])

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🎯 결론

학습률은 머신러닝 모델의 학습 과정에서 중요한 역할을 하는 하이퍼파라미터이다. 적절한 학습률을 선택하는 것은 모델의 수렴 속도, 최적점 도달, 일반화 성능에 큰 영향을 미친다. 다양한 학습률 조정 방법을 이해하고, 문제에 맞는 최적의 학습률을 찾는 것이 중요하다.

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📝 핵심 용어 정리

• 학습률 (Learning Rate): 모델의 매개변수 업데이트 크기를 결정하는 값
• 경사하강법 (Gradient Descent): 손실 함수의 기울기를 따라 매개변수를 업데이트하는 최적화 알고리즘
• 발산 (Divergence): 손실이 수렴하지 않고 증가하는 현상
• 지역 최적점 (Local Optima): 손실 함수에서 주변보다 낮은 값을 가지는 지점
• 과적합 (Overfitting): 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적합되어 일반화 성능이 떨어지는 현상
• 적응적 학습률 (Adaptive Learning Rate): 각 매개변수마다 학습률을 독립적으로 조정하는 방법