최적화 알고리즘 (Optimization Algorithms)

딥러닝 모델의 성능은 최적화 알고리즘에 크게 좌우된다.
최적화 알고리즘은 모델이 손실 함수를 효율적으로 최소화하도록 학습 과정을 조율하며, 적절한 알고리즘 선택은 학습 속도와 최종 성능에 결정적인 영향을 미친다.

본 글에서는 대표적인 최적화 알고리즘인 Adam 및 변형, SGD와 변형, 그리고 최신 옵티마이저인 Lion을 소개한다.

최적화 알고리즘의 필요성

최적화란?

모델의 손실 함수를 최소화하기 위해 가중치를 업데이트하는 과정.

최적화 알고리즘의 역할

1. 학습 속도 향상.
2. 손실 함수의 전역 최소값에 근접.
3. 안정적인 학습 과정 보장.

주요 최적화 알고리즘

1. Adam 및 변형

Adam은 딥러닝에서 가장 널리 사용되는 최적화 알고리즘 중 하나로, 적응적 학습률 조정을 통해 학습 속도와 안정성을 동시에 확보한다.
이외에도 다양한 변형 알고리즘이 제안되어 특정 상황에서의 성능을 강화한다.

기본 Adam

• 특징: 학습 초기에 빠르게 수렴.
• 장점: 적응적 학습률 덕분에 하이퍼파라미터 튜닝이 쉬움.
• 단점: 장기 학습에서 과적합 가능성.

from tensorflow.keras.optimizers import Adam

optimizer = Adam(learning_rate=0.001)
Copy

AdamW

• 특징: Weight Decay(가중치 감쇠)를 추가하여 정규화 효과 강화.
• 장점: 과적합 방지 성능이 뛰어남.
• 사용 사례: Transformer 기반 모델.

from tensorflow.keras.optimizers import AdamW

optimizer = AdamW(learning_rate=0.001, weight_decay=0.01)
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AdaBelief

• 특징: 손실 함수의 곡률(gradient variance)을 반영하여 학습률 안정화.
• 장점: 과적합과 학습 불안정 문제 완화.

Lookahead

• 특징: 두 단계로 학습(빠른 탐색 + 느린 고정)하여 안정성 강화.
• 장점: 학습 초반 속도와 후반 안정성을 동시에 확보.

2. SGD와 변형

SGD(Stochastic Gradient Descent)는 가장 기본적인 최적화 알고리즘이지만, 다양한 변형 알고리즘으로 성능을 개선할 수 있다.

기본 SGD

• 특징: 랜덤하게 샘플링된 데이터를 사용하여 경사 하강.
• 장점: 간단한 구조.
• 단점: 수렴 속도가 느리고, 최적화가 불안정.

from tensorflow.keras.optimizers import SGD

optimizer = SGD(learning_rate=0.01)
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SGD with Momentum

• 특징: 가속도를 추가하여 수렴 속도 개선.
• 장점: 로컬 최소값을 벗어나 전역 최소값 탐색 가능.

optimizer = SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9)
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Nesterov Momentum

• 특징: Momentum 개선 버전으로, 가속도를 미리 계산하여 수렴 속도 증가.
• 장점: SGD 대비 효율성이 높음.

RMSProp

• 특징: 학습률을 적응적으로 조정하여, 학습 불안정성을 완화.
• 장점: RNN과 같은 순환 구조 모델에서 특히 효과적.

from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop

optimizer = RMSprop(learning_rate=0.001)
Copy

3. Lion (2024)

Lion (EvoGrad)는 2024년에 발표된 최신 옵티마이저로, 기존의 Gradient Clipping 기법 없이도 빠르고 효율적으로 학습할 수 있도록 설계되었다.

특징

• Gradient Clipping 불필요: 큰 기울기의 영향을 자동으로 조정.
• 효율성: 적은 계산 비용으로 높은 성능 달성.
• 사용 사례: 대규모 딥러닝 모델에서 뛰어난 성능 발휘.

최적화 알고리즘 선택 가이드

1. Adam: 대부분의 상황에서 기본 선택.
2. AdamW: 과적합 방지가 중요한 경우.
3. SGD with Momentum: 간단하고 안정적인 최적화가 필요할 때.
4. RMSProp: RNN, LSTM 같은 순환 신경망에 적합.
5. Lion: 최신 고성능 모델에 적용.

최적화 알고리즘의 장점

1. 학습 속도 향상: 적응적 학습률 조정으로 빠르게 수렴.
2. 다양한 변형 지원: 데이터와 모델 구조에 따라 선택 가능.
3. 대규모 모델 처리: 최신 옵티마이저(Lion 등)는 대규모 모델에서도 안정적인 성능 발휘.

최적화 알고리즘의 단점

1. 하이퍼파라미터 튜닝: 특정 알고리즘은 최적의 학습률을 찾기 어려울 수 있음.
2. 메모리 소모: 일부 알고리즘(예: Adam)은 추가 메모리를 사용.
3. 학습 불안정성: 적응적 학습률이 잘못 설정되면 성능 저하 가능.

마무리

최적화 알고리즘은 딥러닝 모델의 핵심 구성 요소로, 올바른 알고리즘을 선택하면 학습 효율성과 성능을 극대화할 수 있다.
본 글에서 소개한 알고리즘과 그 변형들을 바탕으로, 자신만의 최적화 전략을 설계해보자.