학습률 조정 (Learning Rate Scheduling)

학습률(Learning Rate)은 딥러닝 모델의 학습 속도와 안정성을 좌우하는 중요한 하이퍼파라미터다.
너무 크면 학습이 불안정해지고, 너무 작으면 학습 속도가 느려질 수 있다.

이 문제를 해결하기 위해 학습률 조정(Learning Rate Scheduling) 기법을 사용하며, 이를 통해 학습 과정에서 동적으로 학습률을 최적화한다.

학습률 조정의 필요성

학습률이 중요한 이유

  1. 학습 과정의 안정성 확보.
  2. 최적의 손실 값으로 수렴 속도 향상.
  3. 과적합 방지 및 일반화 성능 강화.

학습률 조정의 역할

  • 학습 초기: 빠른 수렴.
  • 학습 중반: 안정적 학습.
  • 학습 후반: 미세 조정.

주요 학습률 조정 기법

1. Cosine Annealing

Cosine Annealing은 학습률을 코사인 함수의 형태로 점진적으로 감소시키는 방법이다.
필요에 따라 학습률을 다시 증가시켜 새로운 국소 최소값을 탐색할 수도 있다.

특징

  • 장점: 학습 안정성을 유지하면서 효율적으로 학습률 감소.
  • 적용 사례: 고성능 모델의 정밀 학습.
from tensorflow.keras.optimizers.schedules import CosineDecay

lr_schedule = CosineDecay(
    initial_learning_rate=0.01,
    decay_steps=1000,
    alpha=0.0
)

2. Warmup & Decay

초반에는 학습률을 점진적으로 증가시켜 모델이 안정적으로 학습에 진입하도록 하고, 이후에는 점차 감소시키는 방식이다.

특징

  • 장점: 학습 초기 불안정성을 완화.
  • 적용 사례: Transformer와 같은 대규모 네트워크.
def warmup_decay_schedule(epoch, lr):
    if epoch < 5:
        return lr + 0.0002
    else:
        return lr * 0.95

3. OneCycle

OneCycle은 학습 초기에 빠르게 최대 학습률로 도달한 후 점진적으로 감소시키는 방식이다.
이는 학습 속도를 가속화하면서도 안정성을 유지하는 데 효과적이다.

특징

  • 장점: 빠른 학습과 안정성을 동시에 달성.
  • 적용 사례: 제한된 학습 시간 내에서 최적의 성능을 원할 때.
from tensorflow.keras.optimizers.schedules import PolynomialDecay

lr_schedule = PolynomialDecay(
    initial_learning_rate=0.01,
    decay_steps=1000,
    end_learning_rate=0.0001,
    power=1.0
)

4. ReduceLROnPlateau

ReduceLROnPlateau는 일정 기간 동안 모델의 성능(예: 검증 손실)이 개선되지 않을 경우 학습률을 줄이는 방식이다.

특징

  • 장점: 학습 중간에 과적합 방지.
  • 적용 사례: 학습 초반에 빠른 수렴 후 세부 조정이 필요한 상황.
from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(
    monitor='val_loss',
    factor=0.1,
    patience=10,
    min_lr=0.00001
)

학습률 조정 기법 선택 가이드

  1. Cosine Annealing: 학습 후반에 세밀한 조정이 필요한 경우.
  2. Warmup & Decay: 대규모 네트워크에서 안정성을 우선할 때.
  3. OneCycle: 제한된 학습 시간에서 최적의 성능을 원할 때.
  4. ReduceLROnPlateau: 학습 정체 구간에서 성능 개선이 필요할 때.

학습률 조정 기법의 장점

  1. 학습 속도 향상: 초기 빠른 수렴 가능.
  2. 과적합 방지: 학습 후반 세밀한 조정으로 일반화 성능 강화.
  3. 적응형 학습: 모델 상태에 맞춰 학습률 변경 가능.

학습률 조정 기법의 단점

  1. 복잡성 증가: 추가 설정 및 조정이 필요.
  2. 적용 제한: 일부 기법은 특정 모델 구조에 적합.
  3. 학습률 튜닝 필요: 초기 설정이 부적절하면 성능 저하 가능.

마무리

학습률 조정은 모델 학습의 안정성과 효율성을 높이는 핵심 전략이다.
본 글에서 소개한 다양한 기법들을 활용하여, 자신만의 최적의 학습률 전략을 설계해보자.