딥러닝 모델 튜닝: 성능 향상의 기초와 전략

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)

Introduction

 

딥러닝에서 모델의 성능을 향상하기 위한 튜닝은 마치 정교한 기계를 조정하듯이, 

 

모델의 구조와 학습 방법을 미세하게 조절하는 과정이다. 

 

이 과정을 통해 모델은 데이터의 복잡한 패턴을 더 잘 이해하고, 결과적으로 더 정확한 예측을 할 수 있게 된다.

 

이 글에서는 모델 성능 향상을 위한 튜닝 전략에 대해 간결히 알아본다.

 

Layer/Filter Numbers/Pooling/Filter Size

 

레이어 수와 필터 수는 모델의 깊이와 너비를 결정짓는 중요한 요소다. 

 

이들은 모델이 학습할 수 있는 특성의 수준을 정의한다. 

 

너무 적으면 모델이 단순해지고, 너무 많으면 과적합의 위험이 있다. 

 

필터 크기와 풀링은 로컬 패턴을 감지하고 전체적인 이미지 구조를 요약하는 데 도움을 준다.

 

Image Size

 

이미지 크기 조정은 계산 비용과 성능 사이의 균형을 맞추는 데 중요하다.

 

큰 이미지는 더 많은 정보를 담지만, 연산량이 증가하고 메모리 사용량도 늘어난다. 

 

반면 작은 이미지는 처리 속도는 빨라지지만, 중요한 특성을 놓칠 위험이 있다. 

 

적절한 이미지 크기를 결정하기 위해서는 실험을 통한 검증이 필요하다. 

 

모델이 충분한 정보를 얻을 수 있도록 하면서도 계산 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 크기를 찾아야 한다. 

 

이는 문제의 성격, 사용 가능한 하드웨어 자원, 필요한 처리 속도 등을 고려하여 결정되어야 한다.

 

Epoch/Batch Numbers

 

에포크 수는 전체 데이터셋을 몇 번이나 반복하여 학습할지를 정한다.

 

적절한 에포크는 중요한데, 부족하면 학습이 덜 되고, 많으면 과적합으로 새로운 데이터에 잘 못 맞출 수 있기 때문이다.

 

따라서 이를 결정할 때는 검증 세트의 성능을 주시하며 조절한다.

 

한편, 배치 수는 한 번에 처리하는 데이터 양이다.

 

메모리 용량에 따라 최대 배치 수가 정해지며, 너무 작으면 학습 시간이 길어지고, 

 

너무 크면 메모리 오버플로우나 학습 불안정을 초래할 수 있다. 

 

적절한 배치 크기를 찾는 것은 실험을 통해 최적화된다.

 

Optimizer/Learning Rate

 

최적화 알고리즘은 모델이 학습 데이터로부터 어떻게 학습하고, 가중치를 어떻게 조절할지를 결정짓는다. 

 

SGD(확률적 경사 하강법)는 전통적인 방법으로, 각 스텝마다 한 개의 샘플을 이용하여 가중치를 업데이트한다. 

 

반면, Adam과 같은 고급 알고리즘은 모멘텀과 RMSprop의 개념을 결합하여, 

 

이전의 그래디언트를 고려함으로써 보다 안정적이고 빠른 수렴을 도모한다. 

 

학습률은 이러한 업데이트의 크기를 결정하는 파라미터로서, 

 

적절히 선택되어야 하며 때로는 학습 과정 중에 조절되기도 한다. 

 

너무 낮은 학습률은 학습 속도를 느리게 하고, 

 

너무 높으면 가중치가 최적값을 지나쳐 버릴 수 있어 모델이 수렴하지 못하게 된다.

 

Regularization in Case of Overfitting

 

과적합을 방지하기 위해 드롭아웃이나 L2 정규화와 같은 기법을 적용할 수 있다. 

 

이는 모델이 훈련 데이터에 너무 의존하지 않고 일반화된 패턴을 학습하게 하는 데 도움을 준다.

 

Data Augmentation

 

데이터 증식은 기존 데이터를 변형하여 학습 데이터의 양을 증가시키는 기법이다. 

 

이를 통해 모델은 더 다양한 형태의 데이터를 보고 학습할 수 있으며, 결과적으로 일반화 능력이 향상된다.

 

Loss Function

 

손실 함수는 모델의 예측이 실제 데이터로부터 얼마나 벗어났는지를 측정한다.

 

적절한 손실함수를 선택하는 것은 중대한 결정이며, 손실 함수는 학습 도중 모델이 최적화할 목표를 설정한다.

 

분류 문제에서는 크로스 엔트로피 손실 함수가, 회귀 문제에서는 평균 제곱 오차가 흔히 사용된다.

 

Sampling Methods

 

활성화 함수는 신경망의 비선형성을 도입하여, 모델이 더 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 한다. 

 

ReLU, 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트 등 다양한 활성화 함수가 있으며, 각각의 함수는 다른 성질을 가지고 있다.

 

Initial Model Parameters

 

초기 파라미터는 모델 학습의 시작점을 결정한다. 

 

이를 적절히 설정하면 최적화 과정이 더 원활하게 진행되고, 전역 최솟값에 도달할 확률이 높아진다.

 

Conclusion

 

이외에도 배치 정규화, 그라디언트 클리핑, 학습률 스케줄링 같은 기법들도 모델의 성능을 향상하는 데 사용될 수 있다. 

 

이들은 각각 모델의 내부 공변량(Covariate)을 안정화시키고,

 

가중치 업데이트 시 발생할 수 있는 폭발적인 그라디언트를 제한하며, 학습 도중 학습률을 조절하여 더 좋은 수렴을 도모한다.

이러한 모든 튜닝 전략을 사용함에 있어 주의할 점은 모델이 훈련 데이터에만 과도하게 최적화되는 것을 방지하는 것이다. 

 

모델의 일반화 능력을 유지하기 위해서는 검증 데이터셋을 사용하여 주기적으로 성능을 평가하고, 

 

교차 검증과 같은 기법으로 모델의 안정성을 확인해야 한다.