머신러닝의 학습 속도를 조절하는 학습률
공부할 때 너무 빠르게 진도를 나가면 내용을 제대로 이해하지 못하고 실수를 할 수 있습니다.
반대로 너무 천천히 공부하면 진도를 끝내기도 전에 시험이 끝나버릴 수도 있습니다.
머신러닝 모델도 마찬가지입니다.
모델이 얼마나 빠르게 학습할지를 결정하는 하이퍼파라미터가 바로 학습률(Learning Rate)입니다.
학습률은 모델이 가중치를 얼마나 빠르게 조정할지를 결정합니다.
학습률이 중요한 이유
모델은 학습 과정에서 최적의 가중치를 찾아야 합니다.
이때 학습률이 너무 크면 최적의 값을 찾지 못하고 계속 튕겨 나가고, 반대로 너무 작으면 학습이 지나치게 느려지고 멈출 수도 있습니다.
이를 쉽게 이해하기 위해 산 꼭대기에서 골짜기로 내려가는 과정을 생각해 보겠습니다.
학습률이 너무 클 경우
큰 걸음으로 내려가다가 골짜기를 지나쳐버리고, 계속 왔다 갔다 하며 최적의 값을 찾지 못합니다.
학습률이 너무 작을 경우
아주 작은 걸음으로 조금씩 내려가다 보니 시간이 오래 걸리고, 중간에 멈춰버릴 수도 있습니다.
적절한 학습률을 설정하면, 모델이 빠르게 학습하면서도 최적의 값을 효과적으로 찾을 수 있습니다.
학습률 설정 방법
학습률은 0과 1 사이의 값으로 설정하며, 처음에는 너무 큰 값을 설정하지 않고, 작은 값부터 시작해 점진적으로 조정하는 것이 좋습니다.
일반적으로 0.001 ~ 0.01 사이에서 시작하는 경우가 많으며, 최종적으로 가장 적합한 학습률을 찾기 위해 여러 번 실험을 반복해야 합니다.
다음 수업에서는 한 번에 얼마나 많은 데이터로 학습할지를 결정하는 배치 크기에 대해 알아보겠습니다.
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