과적합과 그 방지법

목차

 

딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정

인공 신경망의 기본 구조와 중요성

활성화 함수(Activation Functions) 이해하기

손실 함수(Loss Functions)의 역할과 중요성

딥러닝에서의 최적화: 하강법과 경사하강법

확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)

기울기 사라짐(Vanishing Gradient)

손실 함수와 최적화

컴퓨터 비전(Computer Vision)

합성곱 연산(Convolution)

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)

순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)

순환 신경망의 발전(The Evolution of RNN)

오토 인코더(Autoencoder)

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)

과적합과 그 방지법

데이터 불균형

딥러닝 모델 튜닝: 성능 향상의 기초와 전략

전이 학습(Transfer Learning)

딥러닝 학습 방법: 지도학습부터 강화학습까지

설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)

Overfitting

 

과적합은 모델이 훈련 데이터에 과도하게 맞춰져 신규 데이터에 대한 예측력이 떨어지는 현상이다.

 

특히, 훈련 데이터에 포함된 노이즈나 불규칙성마저 학습해 버린 모델은 일반화 능력을 잃게 되며, 

 

이로 인해 실제 적용 시 예상치 못한 오류들이 발생할 위험이 크다.

 

과적합이란 이처럼 모델이 훈련 데이터를 '과도하게 학습하는 것'을 말하며, 

 

이는 모델이 데이터의 본질적인 특성보다는 무작위 오차나 불필요한 패턴까지 반영해 버리는 경우에 나타난다. 

 

과적합이 발생하면 훈련 데이터에는 높은 정확도를 보이지만, 

 

실제 운영 환경에서의 성능은 기대에 크게 미치지 못하는 문제가 발생한다.

 

이 글에서는 이와 같은 과적합을 방지하는 방법에 대해 간략히 정리한다.

 

Data Acquisition

 

과적합 방지의 첫 단계는 훈련할 데이터의 양을 늘리는 것이다. 

 

충분한 데이터가 있다면 모델은 다양한 패턴을 학습하여 실세계의 복잡한 문제를 일반화하는 데 유리하다. 

 

데이터가 적을 때는 모델이 훈련 샘플의 노이즈까지 학습할 위험이 있으나, 

 

많은 데이터를 사용하면 이러한 잡음보다는 진짜 신호를 찾아내는 데 집중하게 된다. 

 

더 많은 데이터를 확보함으로써 모델이 새로운 상황에도 잘 적응하고 예측력이 뛰어난 일반화된 모델이 될 가능성이 높아진다. 

 

데이터가 많다는 것은 그만큼 모델이 훈련 동안 접할 수 있는 시나리오의 범위가 넓어진다는 것을 의미하며, 

 

이는 과적합을 방지하는 가장 기본적이고 효과적인 방법 중 하나다.

 

Data Augmentation

 

데이터 증식은 훈련 데이터셋의 다양성을 인위적으로 확대하는 기술이다. 

 

이미지를 다룰 때, 이 기술은 같은 이미지를 조금씩 변형시켜, 

 

예를 들어 회전, 뒤집기, 크기 조절, 밝기 조정, 색상 지터링 등의 방법으로 새로운 데이터 포인트를 생성한다. 

 

이러한 변형을 통해 모델은 특정한 이미지의 구체적인 특징보다는 클래스의 일반적인 특징을 학습하는 데 집중하게 되므로, 

 

과적합을 줄이고 실세계에서의 변이에 대한 모델의 강인함을 향상한다. 

 

예를 들어, '강아지' 이미지가 늘 같은 각도에서만 촬영되었다면, 모델은 특정 각도에서 강아지를 잘 인식하지만, 

 

다른 각도에서는 인식하지 못할 수 있다. 

 

데이터 증식은 이런 문제를 해결하고, 모든 각도에서 강아지를 잘 인식할 수 있도록 도와준다.

 

Early Stopping

 

조기 종료(Early Stopping)는 모델이 훈련 데이터에만 과도하게 적응하는 과적합 상태를 방지하는 기법이다.

 

이 방식에서는 모델의 학습 과정을 검증 데이터셋의 성능을 지속적으로 모니터링하면서 진행한다.

 

성능이 개선되지 않고 정체되거나 감소하는 순간을 포착하여 학습을 중단한다.

 

이를 통해 모델이 검증 데이터에 대해서도 잘 작동할 수 있도록, 즉 일반화할 수 있도록 돕는다.

 

조기 종료를 사용함으로써, 모델이 새로운, 보지 못한 데이터에 대해 좋은 예측을 할 가능성이 높아진다.

 

L1, L2 Regularization

 

L1, L2 정규화(L1, L2 Regularization)는 과적합을 막기 위해 사용되는 기법이다.

 

쉽게 말하자면 정규화는 모델의 복잡도에 벌점을 부여하여 과적합을 방지한다.

 

L1 정규화(Lasso)는 각 가중치의 절댓값의 합에 비례하는 비용을 손실 함수에 추가함으로써, 

 

중요하지 않은 가중치를 0으로 만들어 모델을 단순화한다. 

 

이는 결과적으로 특성 선택의 효과를 가진다.

 

반면, L2 정규화(Ridge)는 가중치의 제곱의 합에 비례하는 비용을 손실 함수에 추가하여, 

 

큰 가중치에 대해 큰 벌점을 부여한다. 

 

이는 가중치의 값을 작게 유지하여 모델의 복잡도를 줄이고, 과적합을 방지하는 데 도움이 된다. 

 

두 방법 모두 모델이 데이터의 잡음에 덜 민감하게 하여 일반화 성능을 향상한다.

 

Dropout

 

드롭아웃은 훈련 과정에서 무작위로 일부 뉴런을 비활성화하여 과적합을 방지하는 방법이다.

 

즉, 각 훈련 단계에서 일정 비율의 뉴런을 '끄는' 것이다. 

 

이렇게 되면, 네트워크의 다른 부분이 비활성화된 뉴런의 작업을 분담하게 되어, 

 

한 뉴런에 과도하게 의존하는 것을 방지한다. 

 

결과적으로, 모델이 더욱 견고해지며, 실제 데이터에 대해 더 나은 일반화 성능을 발휘할 수 있게 된다. 

 

드롭아웃 비율은 일반적으로 0.2에서 0.5 사이로 설정되며, 이는 모델과 데이터에 따라 최적화가 필요하다.

 

DropConnect

 

드롭커넥트는 드롭아웃과 유사하지만, 뉴런 대신 연결 가중치를 무작위로 끊는다.

 

즉, 훈련 과정에서 일부 연결을 끊어 모델이 가중치에 대한 의존성을 줄이고 더 강인한 특성을 학습하게 만든다. 

 

이러한 과정을 통해 드롭아웃과 유사한 효과를 내면서도 더 복잡한 패턴을 감지할 수 있도록 돕는다. 

 

드롭커넥트를 사용하면 네트워크는 단일 입력에 대해 여러 해석을 생성하게 되며, 

 

이는 과적합을 방지하고 일반화 능력을 향상하는 데 도움이 된다.

 

DisturbLabel

 

교란라벨(DisturbLabel)은 훈련 도중 일부 데이터의 레이블을 고의로 잘못된 것으로 변경하는 기술이다. 

 

이는 모델이 과대적합을 피하고, 오류에 대한 내성을 키우도록 한다. 

 

레이블의 일부를 랜덤 하게 바꿈으로써, 모델이 데이터의 내재된 패턴을 학습하는 데 집중하게 하며, 

 

지나치게 특정 레이블에 의존하는 경향을 줄인다. 

 

이렇게 모호함을 도입함으로써, 모델이 실제 세계 데이터에서 발생할 수 있는 레이블의 불확실성에 더 잘 적응하게 된다.

 

Batch Normalization

 

배치 정규화는 신경망에서 활성화 함수로 들어가는 입력을 정규화하는 과정이다. 

 

이는 각 레이어마다 입력의 분포가 달라지는 내부 공변량 변화 문제를 해결한다. 

 

특히, 딥러닝 모델이 깊어질수록, 이 문제는 더욱 심각해져 학습이 불안정해지고 속도가 느려진다. 

 

배치 정규화는 이를 완화하여 학습을 가속화하고, 과적합 위험을 감소시키는 역할을 한다. 

 

또한, 정규화 과정은 각 배치별로 이루어져, 모델이 더 견고해지도록 만든다. 

 

이러한 방식은 학습 과정의 안정성을 크게 향상하며, 결과적으로 과적합을 방지하는 데에 크게 기여한다.

 

Label Smoothing

 

라벨 스무딩은 모델이 특정 클래스에 대해 과도한 확신을 가지는 것을 방지하는 기술이다.

 

분류 작업에서는 종종 ‘정답’ 레이블에 1의 값, 그 외에는 0의 값을 할당하지만,

 

라벨 스무딩을 사용하면 정답 클래스에 약간 낮은 값, 잘못된 클래스에 아주 낮은 값으로 확률 분포를 부드럽게 한다.

 

예컨대, 강아지 이미지에 0.9의 값을 주고, 나머지 클래스에는 균등하게 나눠서 0.02 같은 작은 값을 줄 수 있다.

 

이러한 방법은 모델이 데이터의 소소한 변화에 민감하게 반응하는 것을 막아주어 과적합 위험을 줄인다.

 

Noise Injection

 

노이즈 주입은 데이터나 중간 레이어에 임의의 노이즈를 추가하는 방법이다.

 

이를 통해 모델이 실제 세계의 불확실성에 대처하도록 훈련한다.

 

예를 들어, 이미지 데이터셋에서는 픽셀 값에 작은 변동을 추가하여, 

 

모델이 이미지 내의 중요한 패턴을 더욱 집중적으로 학습하도록 유도한다. 

 

신경망의 내부 레이어에도 임의의 노이즈를 삽입하여, 각 뉴런이 보다 강건한 특징 추출을 하도록 만든다. 

 

이 방법은 모델이 데이터의 작은 변동이나 잡음에도 불구하고 

 

일관된 예측을 내놓을 수 있도록 도와 과적합을 효과적으로 줄여준다.

 

Cross Validation

 

교차 검증은 모델의 일반화 능력을 높이기 위해 데이터를 'k'개의 서브셋으로 나누고, 

 

이 서브셋 중 하나씩을 검증용으로, 나머지 'k-1'개를 훈련용으로 순차적으로 사용하는 기법이다.

 

각 서브셋은 한 번씩 검증용으로 사용되어 모델의 성능을 평가하며, 이 과정을 'k'번 반복하게 된다. 

 

모든 반복을 마친 후, 'k'번의 성능 결과를 평균 내어 모델의 평균적인 성능을 추정한다. 

 

이렇게 함으로써 단일 데이터셋으로는 포착하기 어려운 데이터의 다양한 패턴을 학습하고, 

 

모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화할 수 있을지 더 정확하게 평가할 수 있다. 

 

CV는 과적합을 방지하는 데 효과적인 검증 방법으로 널리 사용된다.

 

Ensemble Learning

 

앙상블 학습은 여러 개별 모델(예를 들어, 결정 트리)의 예측을 종합해 최종 결정을 내리는 방식이다. 

 

각 모델이 데이터의 다른 측면을 학습하므로, 

 

이들을 결합함으로써 과적합을 줄이고, 모델의 안정성과 정확도를 향상한다. 

 

대표적인 앙상블 기법으로는 랜덤 포레스트, 부스팅, 배깅이 있으며, 

 

각기 다른 방식으로 다수결이나 가중 투표를 통해 최종 예측을 결정한다. 

 

이러한 방법들은 모델의 다양성을 증가시켜 전체적인 성능을 극대화한다.

 

Conclusion

 

이상의 방법들은 과적합을 방지하고 모델의 일반화 능력을 높이는 데에 유용하다. 

 

적절한 데이터 확보와 증식, 조기 종료, 정규화 방법, 노이즈 주입 등을 적절히 혼합하여 사용하면 

 

강력한 머신러닝 모델을 개발할 수 있다. 

 

개발자는 항상 새로운 데이터에 대한 모델의 성능을 주시하고, 과적합의 징후를 감지하여 적절한 조치를 취해야 한다.