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[딥러닝] 하이퍼파라미터 튜닝

 

하이퍼파라미터 튜닝이란?

딥러닝 모델을 구축할 때, 모델의 속성 및 학습 과정을 설정하는 여러 변수들이 있습니다. 이 중에서 알고리즘의 성능에 영향을 미치는, 사용자가 직접 설정해야만 하는 파라미터를 "하이퍼파라미터(Hyperparameters)"라고 합니다. 하이퍼파라미터의 예로는 학습률(learning rate), 배치 크기(batch size), 에폭 수(epochs), 네트워크의 레이어 수와 같은 네트워크 구조의 설정값 등이 있습니다.

하이퍼파라미터 튜닝은 이러한 하이퍼파라미터의 최적값을 찾는 과정을 의미합니다. 모델의 성능을 극대화하기 위해 사용되며, 주로 실험을 통해 다양한 값들을 시도하며 성능이 가장 좋은 값을 찾아내게 됩니다. 이 과정은 수동으로 수행할 수도 있고, 그리드 탐색(Grid Search), 랜덤 탐색(Random Search), 베이지안 최적화(Bayesian Optimization) 같은 자동화된 방법을 사용할 수도 있습니다.

 

하이퍼파라미터의 중요성

하이퍼파라미터는 모델의 학습 과정과 성능에 매우 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어, 너무 높은 학습률로 설정하면 모델이 최소 손실(loss) 값을 찾지 못하고 발산할 수 있으며, 너무 낮게 설정하면 학습이 느리게 진행되거나 지역 최소값(local minima)에 갇힐 위험이 있습니다. 따라서 적절한 하이퍼파라미터를 선택하는 것은 모델의 학습 속도 및 최종 성과를 결정짓는 중요한 과정입니다.

 

PyTorch를 사용한 하이퍼파라미터 튜닝 예시

하이퍼파라미터 튜닝을 위한 코드를 작성하기 전에, PyTorch를 사용한 간단한 모델 학습의 예를 살펴보겠습니다. 이 예시는 학습률과 배치 크기, 에폭 수와 같은 기본적인 하이퍼파라미터의 설정을 보여줍니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 모델 정의
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)  # 입력 차원 10, 출력 차원 1

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 데이터 로더 정의 (가상의 예시 데이터)
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
X = torch.randn(100, 10)  # 100개의 샘플, 각 샘플은 10차원
Y = torch.randn(100, 1)   # 각 샘플에 대한 레이블 (가상 데이터)
dataset = TensorDataset(X, Y)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 모델, 손실 함수, 옵티마이저 초기화
model = SimpleModel()
criterion = nn.MSELoss()  # 평균 제곱 오차 손실
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  # 확률적 경사 하강법, 학습률 0.01

# 학습 과정
num_epochs = 20  # 에폭 수
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, targets in dataloader:
        optimizer.zero_grad()  # 그래디언트 초기화
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()  # 그래디언트 계산
        optimizer.step()  # 모델 파라미터 업데이트

    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')

# 주의: 실제 사용 시에는 성능 검증을 위한 검증 데이터셋도 필요합니다.

이 코드에서 바꿀 수 있는 하이퍼파라미터는 batch_size, lr (학습률), num_epochs 등입니다. 하이퍼파라미터 튜닝은 이러한 값들을 조정하여 모델의 성능을 최적화하는 과정입니다.

하이퍼파라미터와 파라미터의 차이를 이해하기 위해서는 먼저 딥러닝 모델의 학습 과정을 간략히 알아야 합니다. 딥러닝 모델은 입력 데이터로부터 예측을 수행할 때 내부적으로 일련의 계산 과정을 거치며, 이 과정에 관여하는 값들이 바로 파라미터입니다. 반면, 하이퍼파라미터는 모델이 데이터를 어떻게 학습할지를 결정하는 외부 설정 값들로, 학습 과정이나 모델의 구조 자체를 컨트롤합니다.

 

하이퍼파라미터 예시

  • 학습률(Learning Rate): 학습 중 모델이 데이터에서 파라미터를 업데이트 하는 속도와 방향을 조절합니다.
  • 에포크 수(Epochs): 전체 데이터셋에 대하여 학습을 반복하는 횟수입니다.
  • 배치 크기(Batch Size): 한 번에 학습되는 데이터의 수량입니다.
  • 뉴럴 네트워크의 레이어 수: 모델의 깊이를 결정합니다.
  • 레이어 별 유닛(뉴런) 수: 각 레이어에서의 처리 용량을 결정합니다.
 

파라미터 예시

  • 가중치(Weights): 입력 데이터에 곱해지는 계수들로, 모델의 학습을 통해 최적화되는 값들입니다.
  • 편향(Biases): 각 레이어의 출력에 추가되는 상수값으로, 학습을 통해 최적화됩니다.
 

튜닝 대상인 하이퍼파라미터 선정 방법

하이퍼파라미터 튜닝을 위해 먼저 튜닝이 필요한 하이퍼파라미터를 식별해야 합니다. 이를 선정하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:

  1. 모델의 복잡도를 고려: 더 많은 뉴런이나 레이어를 추가하는 것과 같이 모델의 복잡도를 조정하여 과적합이나 과소적합 문제에 대응할 수 있는지 판단합니다.
  2. 학습 과정에서의 성능 추적: 학습률과 같은 하이퍼파라미터가 모델의 학습 과정 및 최종 성능에 미치는 영향을 관찰합니다.
  3. 실험: 다양한 하이퍼파라미터 설정을 실험하여 최적의 조합을 찾습니다. 이 과정은 그리드 탐색(Grid Search), 랜덤 탐색(Random Search), 베이지안 최적화 같은 방법을 이용할 수 있습니다.

이제 파이토치(PyTorch)를 이용하여 모델의 하이퍼파라미터와 파라미터 중 하나를 예로 들어 간단한 코드 예시를 작성해보겠습니다.

 

파라미터(가중치) 예시 코드(PyTorch):

import torch
import torch.nn as nn

# 간단한 뉴럴 네트워크 정의
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)  # 입력 차원은 10, 출력 차원은 1

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 모델 인스턴스화
model = SimpleNN()
# 모델의 파라미터(가중치) 확인
for param in model.parameters():
    print(param)

위 코드에서 nn.Linear는 뉴럴 네트워크의 한 레이어를 정의하며, 이 레이어의 가중치와 편향은 학습 과정에서 최적화되는 파라미터입니다. model.parameters()를 통해 이 파라미터들을 확인할 수 있습니다.

하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 성능을 최대화하기 위해 필수적인 과정입니다. 적절한 하이퍼파라미터를 통해 모델은 데이터를 이용해 더 빠르고 효율적으로 학습할 수 있게 됩니다.

 

하이퍼파라미터 튜닝의 기본 전략

딥러닝 모델의 성능은 크게 모델 구조와 사용하는 하이퍼파라미터의 설정에 의해 결정됩니다. 동일한 모델 구조라 하더라도, 하이퍼파라미터의 설정에 따라서 학습의 속도나 최종 결과는 크게 달라질 수 있습니다. 이에 따라, 효과적인 하이퍼파라미터를 찾기 위한 여러 전략이 존재하는데, 대표적으로 수동 튜닝, 그리드 서치(Grid Search), 그리고 랜덤 서치(Random Search)가 있습니다.

 

수동 튜닝

수동 튜닝은 데이터 과학자나 개발자가 직접 하이퍼파라미터 값을 변경하며 모델의 성능을 관찰하는 방식입니다. 이 방법은 시간이 많이 걸리고, 대규모 모델에서는 비효율적일 수 있지만, 특정 문제에 대한 사전 지식이나 경험을 활용할 수 있다는 장점이 있습니다.

 

그리드 서치 (Grid Search)

그리드 서치는 각 하이퍼파라미터에 대해 미리 정의된 범위의 값들을 조합해보며, 가장 높은 성능을 내는 조합을 찾는 방법입니다.

Python 예시 코드

import torch
import torch.nn as nn
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import make_classification
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# 모델 정의
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_features, num_hidden, num_output):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(num_features, num_hidden)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(num_hidden, num_output)

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 데이터 준비
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20)
X_tensor = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
y_tensor = torch.tensor(y, dtype=torch.float32)

dataset = TensorDataset(X_tensor, y_tensor)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=10)

# 하이퍼파라미터 설정
parameters = {
    'num_hidden': [10, 50, 100],
    'lr': [0.01, 0.001],
}

# 주의: PyTorch에는 사이킷런과 같은 GridSearchCV가 내장되어 있지 않습니다.
# 하이퍼파라미터 그리드 서치를 수행하는 코드를 직접 구현해야 합니다.

# 여기서는 그리드 서치의 개념을 설명하고 간단한 예시를 들었습니다.
# 실제로 PyTorch 모델에 그리드 서치를 적용하려면 더 많은 코드가 필요합니다.
 

랜덤 서치 (Random Search)

랜덤 서치는 그리드 서치와 유사하지만, 모든 가능한 조합을 시도하는 대신 임의로 몇 가지 조합만 선택하여 실험하는 방법입니다. 이 방법은 수많은 하이퍼파라미터 공간에서 더 적은 시도로 좋은 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있습니다.

랜덤 서치를 위한 예시 코드는 그리드 서치와 유사하되, 하이퍼파라미터의 조합을 랜덤하게 선택하는 부분이 달라집니다. 실제로는 RandomizedSearchCV와 같은 도구를 사용하거나, 사용자가 직접 구현할 수도 있습니다.

하이퍼파라미터 튜닝 전략의 선택은 문제의 종류, 컴퓨팅 자원, 시간 제약 등 다양한 요소를 고려하여 결정해야 합니다. 초기 단계에서는 랜덤 서치로 대략적인 범위를 탐색한 뒤, 그 결과를 바탕으로 좀 더 세부적인 그리드 서치를 수행하는 식으로 접근하는 것도 한 방법입니다.

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