학습률 스케줄링
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학습률 스케줄링(learning rate scheduling)은 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습 과정에서 학습률을 시간 경과나 손실 함수의 상태에 따라 동적으로 조정하는 전략을 의미한다. 학습률은 최적화 성능에 큰 영향을 미치므로, 정적인 값 대신 변화하는 학습률을 사용하면 더 빠르고 안정적인 수렴을 유도할 수 있다.
개요[편집 | 원본 편집]
학습률은 경사 하강법 기반 최적화 알고리즘에서 파라미터 갱신의 폭을 조절하는 핵심 하이퍼파라미터이다. 학습률을 고정하면 초기에는 빠르게 수렴할 수 있지만, 이후에는 최솟값 주변에서 진동하거나 발산할 위험이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 학습률을 점차 줄이거나 상황에 따라 조정하는 전략이 고안되었으며, 이를 학습률 스케줄링이라고 한다.
필요성[편집 | 원본 편집]
- 학습 초반에는 높은 학습률로 빠르게 수렴하고, 학습 후반에는 작은 학습률로 정밀하게 수렴할 수 있다.
- 고정된 학습률은 과적합, 발산, 학습 지연 등 다양한 문제를 일으킬 수 있다.
- 스케줄링을 통해 학습률을 체계적으로 조절하면 일반화 성능 향상에 도움이 된다.
대표적인 기법[편집 | 원본 편집]
- 단계 감소(Step Decay): 일정 에포크마다 학습률을 일정 비율로 감소시킨다.
- 지수 감소(Exponential Decay): 학습률을 지수 함수 형태로 지속적으로 감소시킨다.
- 다단계 감소(Multi-step Decay): 사용자가 지정한 여러 시점에 학습률을 급격히 줄이는 방식이다.
- 코사인 스케줄링(Cosine Annealing): 학습률을 코사인 함수 형태로 점차 줄였다가 다시 증가시키는 주기적 방식이다.
- 워뮵(Warmup): 학습 초기에 학습률을 천천히 증가시킨 뒤 이후 스케줄링 기법을 적용한다.
- Plateau 감소(Reduce on Plateau): 검증 손실이 일정 에포크 이상 개선되지 않을 경우 학습률을 자동으로 감소시킨다.
적용[편집 | 원본 편집]
학습률 스케줄링은 대부분의 딥러닝 프레임워크에서 공식적으로 지원된다. 예를 들어, PyTorch와 TensorFlow는 다양한 스케줄링 클래스 또는 콜백을 통해 자동으로 학습률을 조절할 수 있게 한다. 이러한 기능은 복잡한 모델 구조나 큰 데이터셋에서 학습 효율을 극대화하는 데 기여한다.
