AI를 어떻게 훈련시킬지 결정하는 하이퍼파라미터

시험 준비를 위한 학습 계획을 세울 때 학습 시간과 휴식 시간, 공부 방법 등을 정하는 것은 성적에 큰 영향을 미칩니다. 마찬가지로, AI 모델을 훈련시킬 때도 하이퍼파라미터(Hyperparameters)를 설정하여 모델의 학습 방법을 결정합니다.

하이퍼파라미터는 AI 모델을 훈련시킬 때 설정하는 매개변수(Parameter, 시스템이 수행되는 방식이나 결과에 영향을 미치는 입력 값)로, 학습 전에 미리 설정해야 합니다.

적절한 하이퍼파라미터로 잘 훈련된 모델, 즉 학습이 잘 진행되어서 어떠한 문제에도 좋은 성적을 얻는 모델은 수렴(Convergence)되었다고 합니다.

반대로, 학습이 잘 되지 않아 성능이 떨어지는 모델은 발산(Divergence)되었다고 합니다.

지나치게 많은 학습량을 단기간에 공부하다 보면 오히려 혼란이 생겨 시험 성적이 나빠질 수 있는 것처럼, AI를 학습시킬 때도 최적화된 학습 전략이 필요합니다.

AI 학습 전략을 구성하는 주요 하이퍼파라미터는 다음과 같습니다.

학습률 (Learning Rate)

학습률은 각 반복마다 모델이 얼마나 크게 변화할 것인지 결정하는 값입니다. 너무 높으면 모델이 최적의 해를 넘어서거나 불안정해질 수 있고, 너무 낮으면 학습 속도가 느려집니다.

비유: 학생이 새로운 정보를 배우는 속도
학생이 너무 빨리 배우려고 하면 (높은 학습률) 정보를 제대로 이해하지 못할 수 있고, 너무 느리게 배우면 (낮은 학습률) 학습이 느리고 비효율적일 수 있습니다.

배치 크기는 모델이 한 번에 처리하는 데이터의 양을 의미합니다. 큰 배치 크기는 학습 속도를 높일 수 있지만 컴퓨팅 자원 사용량이 많아지고, 작은 배치 크기는 컴퓨팅 자원을 적게 사용하지만 학습 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

비유: 학생이 한 번에 공부하는 양
한 번에 많은 양을 공부하면 (큰 배치 크기) 총 학습시간을 줄일 수 있지만 집중력이 떨어질 수 있고, 한 번에 적은 양을 공부하면 (작은 배치 크기) 더 자주 휴식을 취할 수 있지만 총 학습 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다.

에폭은 전체 데이터셋을 몇 번 반복해서 학습할 것인지를 결정합니다. 너무 적으면 충분히 학습되지 않을 수 있고, 너무 많으면 과적합(overfitting)이 발생할 수 있습니다.

비유: 학생이 전체 교과서를 반복해서 공부하는 횟수
교과서를 여러 번 반복해서 공부하면 (많은 에폭) 내용을 충분히 학습할 수 있지만 교과서 속 지식에 지나치게 편향될 수 있고, 적게 반복하면 (적은 에폭) 충분히 학습하지 못할 수 있습니다.

학습률 감쇠는 학습이 진행됨에 따라 학습률을 점진적으로 줄여나가는 기법입니다. 초기에는 큰 변화를 허용하여 빠르게 학습하지만, 학습이 진행될수록 더 세밀한 조정을 통해 모델을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

학습률 감쇠가 크면 학습률을 빠르게 줄이고, 작으면 학습률을 천천히 줄입니다.

비유: 시간이 지남에 따라 공부 속도를 조절하는 방법
학습률 감쇠가 크면 (빠른 감쇠) 시간이 지남에 따라 공부 속도를 빠르게 줄여 학습 후반부에는 세부 사항에 집중하고, 학습률 감쇠가 작으면 (느린 감쇠) 학습 속도를 천천히 줄여 일관된 학습 속도를 유지합니다.

드롭아웃은 신경망 학습 과정 중 특정 비율의 뉴런을 무작위로 비활성화하여 모델의 일반화 능력을 향상시키고, 이를 통해 모델의 과적합을 방지합니다. 드롭아웃 비율은 비활성화할 뉴런의 비율을 결정합니다.

비유: 공부 중간에 휴식을 취하는 빈도
자주 휴식을 취하면 (높은 드롭아웃 비율) 집중력을 유지할 수 있지만 학습 시간이 늘어나고, 휴식을 거의 취하지 않으면 (낮은 드롭아웃 비율) 집중력이 떨어질 수 있습니다.

하이퍼파라미터는 모델의 학습 과정과 성능에 큰 영향을 미치기 때문에, 사람의 학습 방식처럼 신중하게 설정하고 조정해야 합니다.

다음 수업에서는 특히 어떤 하이퍼파라미터를 신중히 설정해야 하는지 알아보겠습니다.

코드프렌즈 PLUS 멤버십 가입 or 강의를 등록해 주세요!