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파인튜닝 모니터링 방법

파인튜닝 모니터링 방법

파인튜닝 과정에서 모델의 학습 진행 상황을 모니터링하는 방법으로 손실 추적(Loss Tracking)성능 지표 분석이 있습니다.

이 수업에서는 손실 추적 모니터링하는 방법에 대해서만 다루겠습니다.

모니터링 종류

  • 손실 추적 (Loss Tracking): 모델이 학습 데이터에 얼마나 잘 적합되는지를 나타냅니다.

  • 성능 지표 분석: 모델의 성능을 평가하는 지표로, 정확도, 정밀도, 재현율이 있습니다.

모니터링의 중요성

  1. 성능 추적: 모델이 학습 데이터에 어떻게 반응하는지 파악하고, 예상대로 진행되는지 확인합니다.

  2. 조기 진단: 과적합이나 학습 불안정과 같은 문제를 조기에 발견하고 해결합니다.

  3. 하이퍼파라미터 최적화: 하이퍼파라미터를 조정하여 학습 효율과 모델 성능을 최적화합니다.

손실 추적 지표의 이해

  • 트레이닝 로스 (Training Loss): 모델이 학습 데이터에서 얼마나 잘 작동하는지를 나타냅니다. 이상적으로는 점진적으로 감소하는 로스 그래프를 보입니다. 안정적인 감소는 모델이 학습을 잘하고 있다는 신호입니다.

  • 검증 로스 (Validation Loss): 모델이 검증 데이터에서 얼마나 잘 작동하는지를 나타냅니다. 이 지표는 일반화 능력을 보여줍니다. 검증 로스가 안정적으로 감소하거나 일정 수준에서 유지되면 모델이 잘 일반화되고 있다는 의미입니다.

  • 전체 검증 로스 (Full Validation Loss): 전체 검증 세트에 대한 모델의 성능을 나타냅니다. 에폭 종료 시 계산되며, 일반적으로 안정적인 감소가 이루어집니다.

실습: 3가지 상황에 따른 차트 모양

  1. 정상적인 학습: 학습과 검증 손실이 점진적으로 감소합니다. 모델이 데이터를 잘 학습하고 있음을 의미합니다.

  2. 과적합 감지: 학습 손실은 감소하나, 검증 손실이 증가하기 시작합니다. 모델이 훈련 데이터에 과도하게 적합해짐을 보여줍니다.

  3. 학습 불안정: 학습 손실이 불규칙하게 변동합니다. 학습률 조정이 필요함을 나타냅니다.