딥러닝/딥러닝: 기초 개념

옵티마이저와 드롭아웃

qordnswnd123 2025. 1. 15. 10:46

1. 옵티마이저란

1) 옵티마이저

옵티마이저는 기계 학습에서 모델의 학습 과정을 조정하는 알고리즘입니다.

경사하강법의 원리를 최적화하여 손실 함수의 최소값을 찾기 위해 모델의 매개변수를 조정하는 역할을 합니다.

옵티마이저는 모델의 성능을 최적화하기 위해 손실 함수의 기울기(미분값)를 사용하여 매개변수를 어떻게 업데이트할지 결정합니다.

다양한 옵티마이저는 학습률 조정, 지역 최소값 문제 해결, 학습 과정 가속화 등을 포함하여, 경사하강법을 더 효율적으로 적용하는 방법을 제공합니다.

2)언제, 왜 사용하는가?

옵티마이저는 모델을 학습시키고, 그 성능을 개선하기 위해 사용됩니다.

모델이 복잡하고 데이터셋이 크며, 손실 함수가 다양한 최소값을 가질 수 있는 경우, 옵티마이저는 효율적인 학습 경로를 찾아 모델이 빠르고 효과적으로 최적의 성능에 도달하도록 돕습니다.

즉, 옵티마이저는 학습 과정을 가속화하고, 지역 최소값 문제를 완화하며, 학습률을 자동으로 조정하는 등의 이점을 제공합니다.

3) 옵티마이저의 장단점

장점

  • 학습 과정을 가속화하고, 학습 시간을 단축할 수 있습니다.
  • 지역 최소값에서 벗어나 전역 최소값에 더 가까워질 수 있도록 도와줍니다.
  • 학습률을 자동으로 조정하여 최적의 학습률을 찾을 수 있습니다.

단점:

  • 옵티마이저 선택이 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 때로는 실험을 통해 최적의 옵티마이저를 찾아야 할 수도 있습니다.
  • 과적합(Overfitting)을 방지하기 위한 추가적인 조치가 필요할 수 있습니다.

4) 주의사항

  • 옵티마이저의 선택과 하이퍼파라미터 설정은 모델의 성능에 큰 영향을 미치므로 주의 깊게 고려해야 합니다.
  • 과적합을 방지하기 위해 조기 종료(Early Stopping), 드롭아웃(Dropout) 등의 기법과 함께 사용하는 것이 좋습니다.

5) 해결 방안

  • 적절한 옵티마이저 선택: 모델과 문제에 따라 SGD, Adam, RMSprop 등 다양한 옵티마이저 중에서 선택합니다.
  • 하이퍼파라미터 튜닝: 학습률과 같은 옵티마이저의 하이퍼파라미터를 조정하여 모델의 학습 과정을 최적화합니다.

6) 옵티마이저의 종류

옵티마이저는 모델의 학습 과정에서 매개변수를 업데이트하는 방법을 결정하며, 다양한 종류가 있습니다.

아래는 몇 가지 대표적인 옵티마이저입니다.

  • SGD (Stochastic Gradient Descent):
    가장 기본적인 옵티마이저로, 각 반복에서 한 개 또는 소수의 샘플을 사용하여 그래디언트를 계산합니다.
  • Momentum:
    SGD에 모멘텀을 추가하여 이전 업데이트의 방향과 속도를 고려하여 매개변수를 업데이트합니다.
  • Adagrad (Adaptive Gradient Algorithm):
    각 매개변수에 대해 학습률을 독립적으로 조정하며, 많이 변경된 매개변수에는 낮은 학습률을, 적게 변경된 매개변수에는 높은 학습률을 적용합니다.
  • RMSprop (Root Mean Square Propagation):
    Adagrad의 누적된 그래디언트로 제공된 기반한 학습률 감소 문제를 해결한 옵티마이저입니다. 최근 그래디언트만 고려하여 학습률을 조정합니다.
  • Adam (Adaptive Moment Estimation):
    RMSprop와 모멘텀을 결합한 옵티마이저로, 매개변수의 업데이트가 부드럽고 효율적입니다.
  • AdamW:
    Adam 옵티마이저에 가중치 감소(weight decay)를 적용한 변형으로, 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시킵니다.

이들 각각의 옵티마이저는 특정 상황이나 문제에 적합할 수 있으며, 모델의 성능을 최적화하기 위해 적절한 옵티마이저를 선택하는 것이 중요합니다.

2. 모멘텀(Momentum)

1) 모멘텀이란

모멘텀은 기계 학습에서 확률적 경사하강법(SGD)의 변형으로, 이전의 업데이트를 어느 정도 기억하면서 현재의 그래디언트에 영향을 주어 매개변수를 업데이트하는 방법입니다.

물리학에서의 모멘텀 개념을 차용하여, 손실 함수의 경사를 내려오는 "볼"이 지나온 경로의 속도와 방향을 고려하며, 공이 다음에 얼마나 멀리 이동할지를 결정합니다.

이는 그래디언트가 일정한 방향으로 지속될 때 속도를 높이고, 불필요한 진동을 줄이는 데 도움을 줍니다.

2) 언제, 왜 사용하는가?

모멘텀은 특히 손실 함수의 지형이 불규칙하거나, 또는 불규칙한 구조를 가지고 있을 때 유용합니다.

이러한 지형에서는 순수한 경사하강법이 손실값에 강하게 진동하는 경향이 있습니다.

모멘텀은 이전 업데이트의 방향을 고려하여 이러한 문제를 완화하고, 보다 안정적이고 빠른 수렴을 도와줍니다.

3) 모멘텀의 장단점

장점:

  • 불필요한 진동을 감소시키고 더 빠르게 수렴합니다.
  • 지역 최소값이나 고원(plateaus) 영역을 탈출하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

단점:

  • 하이퍼파라미터인 모멘텀 계수를 설정해야 합니다.
  • 모멘텀이 너무 높으면 최적 값을 지나칠 수 있습니다.

4) 모멘텀의 수식

모멘텀은 다음과 같은 수식으로 표현됩니다:

5) 해결 방안

모멘텀의 계수를 적절히 선택하여 모델이 최적점을 향해 안정적으로 이동하도록 합니다.

일반적으로는 모멘텀 계수를 0.9 정도로 설정하지만, 문제에 따라 다를 수 있으며 실험을 통해 결정하는 것이 가장 좋습니다.

6) 주의사항

모멘텀 계수를 너무 높게 설정하면 최소값을 지나칠 위험이 있으며, 너무 낮게 설정하면 모멘텀의 이점을 충분히 활용하지 못할 수 있습니다.

5. 드롭아웃

1) 드롭아웃이란?

드롭아웃은 신경망 모델을 학습시킬 때 과적합을 방지하는 간단하면서도 효과적인 기법입니다.

학습 과정에서 무작위로 일부 뉴런을 제외시키는 방식으로 작동하며, 이를 통해 모델이 특정 뉴런에 과도하게 의존하는 것을 방지하고, 더 강건한 모델을 만듭니다.

2) 언제, 왜 사용하는가?

드롭아웃은 주로 복잡한 신경망 모델에서 과적합의 위험이 클 때 사용됩니다.

모델이 훈련 데이터에 지나치게 최적화되어 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 것을 방지하기 위해 드롭아웃을 적용합니다.

이 기법은 모델이 더 강건해지도록 만들고, 다양한 네트워크 구성을 시뮬레이션하여 훈련 데이터에 대한 오버피팅을 줄여줍니다.

3) 드롭아웃의 장단점

장점

  • 과적합을 효과적으로 방지하고, 모델의 일반화 성능을 개선합니다.
  • 간단하면서도 구현하기 쉬운 방법입니다.

단점

  • 훈련 시간이 증가할 수 있으며, 드롭아웃 비율을 잘못 설정하면 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다.

4) 드롭아웃의 수식

드롭아웃은 훈련 과정 중에 각 레이어의 뉴런을 무작위로 드롭(비활성화)합니다.

드롭아웃 비율 (p)는 보통 0.2에서 0.5 사이로 설정됩니다.

레이어의 출력 (x)에 대해 드롭아웃을 적용한 결과는 다음과 같습니다:

5) 해결 방안

드롭아웃 비율 (pp)는 모델과 데이터셋의 복잡성에 따라 조정될 필요가 있으며, 실험을 통해 최적의 값을 찾아야 합니다.

6) 주의사항

드롭아웃은 훈련 과정에서만 적용되어야 하며, 모델을 평가하거나 실제로 사용할 때는 모든 뉴런을 활성화 상태로 유지해야 합니다.

잘못된 드롭아웃 비율 설정은 모델 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

7) 코드

# 드랍아웃 객체 생성, 드랍아웃 비율을 50%로 설정
dropout = nn.Dropout(p=0.5)

# 입력 데이터 텐서 생성
input_data = torch.randn(1, 6)  # 1x6 크기의 랜덤 텐서

# 드랍아웃 적용
output = dropout(input_data)

print("입력 데이터:\n", input_data)
print("\n드랍아웃 적용 후:\n", output)
입력 데이터:
 tensor([[-0.3889,  0.1381, -1.1320, -0.2988,  2.8685, -0.2952]])

드랍아웃 적용 후:
 tensor([[-0.7779,  0.2762, -0.0000, -0.0000,  5.7371, -0.0000]])

 

※ 결과 해석

드롭아웃을 사용함으로써, 모델은 데이터의 일부분만 보고 학습을 진행하게 되므로, 각 학습 스텝마다 다른 "부분 집합"을 바라보게 됩니다.

이는 마치 여러 모델의 앙상블처럼 작동하며, 최종적으로 더 강건한 모델을 만드는 데 도움을 줍니다.

드롭아웃을 적용한 후의 결과를 보면, 일부 입력 데이터가 0으로 변환되었고, 나머지 데이터는 원래 값의 2배로 증가한 것을 확인할 수 있습니다. 이 현상은 드롭아웃의 작동 방식 때문입니다.

드롭아웃의 작동 원리:

  • 드롭아웃 레이어는 주어진 확률(p=0.5)에 따라 입력의 일부 요소를 무작위로 선택하여 0으로 설정합니다. 이 경우 50%의 확률로 각 요소가 0으로 설정됩니다.
  • 드롭아웃은 또한 네트워크가 훈련 중에 일부 뉴런을 "끄는" 것을 상쇄하기 위해 활성화되지 않은 뉴런의 출력 확률을 1/(1−p)로 스케일링합니다. 이 경우 p=0.5이므로, 활성화된 뉴런의 출력은 2배(1/0.5)로 증가합니다.

0으로 설정된 요소: 출력 텐서에서 0의 값들은 해당 뉴런이 드롭아웃에 의해 비활성화되었음을 나타냅니다. 이는 네트워크가 해당 입력 요소를 무시하고 나머지 정보만으로 학습했음을 보여줍니다.

스케일링된 요소: 0이 아닌 다른 값들은 원래 값의 약 두 배가 되었습니다. 이는 드롭아웃의 스케일링 규칙에 의해 발생한 것이며, 스케일링은 훈련 과정에서 네트워크가 일부 뉴런의 비활성화를 통해 손실된 "정보"를 보상하도록 도움을 줍니다.

 

이와 같은 결과는 드롭아웃을 통해 모델의 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시키는 데 기여함을 보여줍니다.

그러나 드롭아웃 비율의 적절한 선택이 중요하며, 높은 비율은 과도한 뉴런 비활성화를 초래할 수 있으므로 신중한 조정하는 과정이 필요합니다.