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배치 크기 이해하기

배치 크기(Batch Size) 이해하기

배치 크기(Batch Size)는 한 번의 학습 단계에서 사용하는 데이터 샘플의 수를 의미합니다.

배치 크기를 늘리면 한 에폭당 필요한 훈련 횟수가 줄어들어, 전체 훈련 횟수도 감소하게 됩니다. 이는 결과적으로 전체 훈련 시간을 단축시킵니다.

배치 크기가 학습에 미치는 영향

  1. 학습 속도: 큰 배치 크기는 GPU와 같은 하드웨어 자원을 효율적으로 사용하여 학습 속도를 빠르게 합니다. 너무 큰 배치 크기는 메모리를 초과하여, 자원 부족으로 인한 오류나 학습 속도 저하와 같은 문제가 생기기도 합니다.

  2. 메모리 사용: 배치 크기가 클수록 더 많은 메모리를 요구합니다. 메모리 리소스가 제한적이면 중요한 고려사항입니다.

  3. 성능 최적화: 작은 배치 크기는 모델이 데이터의 노이즈에 민감하게 반응하여 더 세밀한 학습이 가능합니다. 반면, 큰 배치 크기는 일반화 성능을 향상시키지만, 지역 최소값(local minima)에 갇힐 가능성을 높입니다.

최적의 배치 크기

최적의 배치 크기를 찾는 것은 베이스 모델과 데이터셋, 그리고 사용 가능한 하드웨어 리소스에 따라 달라집니다.

  1. 실험: 다양한 배치 크기를 사용하여 모델을 훈련시켜 보고, 각각의 성능을 비교하여 결정합니다.

  2. 통계적 효율성: 일반적으로 중간 크기의 배치가 좋은 성능과 효율적인 학습 속도 사이의 균형을 제공합니다.

  3. 하드웨어 제한 고려: 메모리와 계산 능력에 기초하여 배치 크기를 조정합니다.

실습

오른쪽 실습 화면에서 서로 다른 배치 크기로 학습된 모델을 비교합니다.