Regularization on Neural Network

ddangchani·2022년 4월 6일
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Deep Learning

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Regularization on Neural Network

Neural Network는 기본적인 feedforward network조차도 학습해야 할 파라미터 개수가 많다. MNIST 데이터셋을 사용하는 네트워크에서, input layer의 값을 받는 첫번째 fully-connected hidden layer의 경우 노드가 30개라면 784×30=23520784\times30 = 23520 개의 parameter를 갖는다. 심층 신경망이나, convolutional layer 같이 더 깊은 연산을 요구하는 신경망의 경우는 추정해야 할 파라미터가 많게는 수백만, 수천만개 까지 증가한다.

따라서, 신경망은 특정 훈련 세트에서 overfitting이 일어나기 쉬우므로, 규제regularization를 통한 과적합 방지가 필요하다. Linear regression과 같은 일반적인 머신러닝에서의 규제방법 역시 사용되며, 신경망 학습과정에 특수하게 사용되는 몇 가지 방법들도 있다. 여기서는 대표적인 방법들만 대략적으로 다루어보도록 하고, 깊이 있는 공부가 필요한 내용들은 추후 관련 논문 리뷰를 통해 살펴보도록 하겠다.

Early Stopping

Early Stopping조기 종료 방법은 경사하강법과 같이 반복적인 학습이 이루어지는 알고리즘을 규제하는 방식이다. Stochastic Gradient Descent 알고리즘은 말 그대로 그래디언트와 학습률을 토대로 전역 최솟값을 찾는 방법인데, 조기종료 방법은 전역최소 도달 이전에 Validation error, 즉 검증 오차가 최솟값에 도달하면 훈련을 중지시키는 것이다. 즉, 학습 과정의 epoch마다 validation error을 계산하게 하고, 최솟값 변수 minimum_val_error가 일정 시간(epoch)동안 유지되면 훈련을 중지하는 방법이다.

tensorflow에서는 callback 메서드 중 하나로 EarlyStopping callback을 사용할 수 있게끔 마련해놓았다. keras.callbacks.EarlyStopping() callback은 매개변수로 patience 를 받는데(정수), 이는 앞서 설명한 것처럼 몇 번의 에포크 동안 점수 향상이 일어나지 않으면 중지할 것인지를 지정하는 변수이다. EarlyStopping을 이용하면 모델이 향상되지 않는 상황에서 자동으로 훈련이 중지되므로, epoch 초기값을 크게 설정해도 문제가 없다는 장점이 있다.

L1, L2 Regularization

이전에 Linear Regression에서의 대표적인 규제 방법으로 Lasso, Ridge 방법을 살펴보았다(링크). 이때 사용된 방법이 L1, L2 Norm을 이용한 규제인데, 이는 신경망에서도 마찬가지로 사용될 수 있다. 다만, 신경망에서는 parameter가 행렬로 주어지므로, 행렬에 대해 L1,L2 노음을 어떻게 정의할 것인지에 대한 논의가 우선되어야 한다.

Matrix Norm

행렬에 대해 노음을 정의한다면, 노음의 성질을 만족할 수 있어야 한다.

For αR\forall \alpha\in\mathbb R and A,BMm×n(R)\forall \mathbf A,\mathbf B\in\mathbf M_{m\times n}(\mathbb R),

  1. αA=αA\Vert\alpha\mathbf A\Vert = |\alpha|\Vert\mathbf A\Vert
  2. A+BA+B\mathbf{\Vert A+B\Vert \leq \Vert A\Vert +\Vert B\Vert}
  3. A0\Vert\mathbf A\Vert\geq0
  4. A=0    A=O\Vert\mathbf A\Vert = 0 \iff \mathbf A=\mathbf O

이는 해석학에서 살펴본 노음공간의 성질을 행렬 공간에 대해 그대로 적용한 것이다. 다만, 행렬에서 노음을 정의하기 위해서는 행렬곱셈이 정의될 때 아래와 같이 하나의 특성을 더 추가해야 한다.

ABAB\mathbf{\Vert AB\Vert \leq \Vert A\Vert\cdot\Vert B\Vert}

m×nm\times n 행렬 A\mathbf A의 열벡터가 {ai:i=1,,n}\{\mathbf a_i:i=1,\ldots,n\} 들로 주어진다고 하자, 그러면 벡터공간에 정의된 L1 노음을 이용해 행렬노음공간의 위 성질들을 만족하도록 다음과 같이 L1 Matrix Norm을 정의할 수 있다.

A1=max1inai=maxk=1maik\Vert\mathbf A\Vert_1 = \max_{1\leq i\leq n}\Vert \mathbf a_i\Vert = \max\sum_{k=1}^m|a_{ik}|

L2 Norm을 정의하기 위해서는, 우선 Operator Norm(Induced Norm)에 대해 알아두어야 한다. 선형대수학에서 행렬은 Linear Operator, 즉 행렬 AA 뒤에 곱해지는(Linear operation) 벡터 xVx\in V 를(VV는 vector space) 다른 벡터공간으로 이동시키는 것으로 여겨진다. 이때 Linear operator AA 에 대한 노음 Aop\Vert A\Vert_{\text{op}} 을 정의하기 위해 vector space의 노음을 유도해서 사용하는데, 정의는 다음과 같다.

Aop=inf{c0:Axcx    xRn}=sup{Ax:xRn,    x=1}\begin{aligned} \Vert A\Vert_{\text{op}} &=\inf\{c\geq 0: \Vert Ax\Vert\leq c\Vert x\Vert\;\; \forall x\in\mathbb R^n\}\\ &=\sup\{\Vert Ax\Vert : x\in \mathbb R^n,\;\;\Vert x \Vert=1\} \end{aligned}

이를 이용하면, 다음과 같이 L2 Matrix Norm을 유도할 수 있다.

A2=supx=1Ax2=sup{Axx:xRn,    x0}\Vert A\Vert_2 = \sup_{\Vert x\Vert=1}\Vert Ax\Vert_2\\ =\sup\biggl\{ \frac{\Vert Ax\Vert}{\Vert x\Vert} : x\in \mathbb R^n,\;\; x\neq 0 \biggr\}

이때, 아래 식은 Rayleigh quotient의 꼴이므로, 아래 집합의 supremum을 찾는 것은 행렬 AA의 최대 고유값을 찾는 것과 같다. 따라서, 행렬의 L2 Norm은 최대 고유값(Largest Eigenvalue)으로 정의된다.

신경망에서 L1, L2 규제를 이용한다는 것은 Loss function L(W,b)L(W,b)의 계산과정에 W1\Vert W\Vert_1 또는 W2\Vert W\Vert_2를 더한다는 것을 말한다. 또한, Linear regression의 Lasso, Ridge penalty term과 마찬가지로 규제 강도값을 설정해 이를 노음에 곱하여 사용하는데, 이는 어느 정도로 노음 규제를 허용할 것인지 정하는 hyperparmeter이다. keras에서는 keras.regularizers.l1()keras.regularizers.l2() 가 사용가능하고, 각각 매개변수로 규제강도 값(기본값은 0.01)을 받는다.

Dropout

드롭아웃에 대한 기본적인 내용은 AlexNet paper review에서 다룬 것을 살펴보면 되고, 자세한 내용은 다른 논문 리뷰에서 다루도록 하겠다.

Max-Norm Regularization

Max-norm regularization 기법은 신경망에서 널리 사용되는 기법 중 하나이다. 이는 노음을 사용하긴 하지만, L1이나 L2 노음 규제항을 손실함수에 직접 추가해서 계산하는 것이 아닌, 해당 가중치 행렬의 노음을 계산해서 이것이 특정 값을 넘지 않도록 조절하는 규제방법을 의미한다. 즉, 가중치행렬의 max-norm을 rr로 설정했다면, W2r\Vert W\Vert_2\leq r 이 되도록 제한하며 만일 특정 레이어가 max-norm을 초과한다면, 이를 만족시키도록 WW의 스케일을 조절한다. 일반적으로 max-norm regularization을 이용하면 불안정한 그래디언트 문제를 완화하는 데 효과적이라는 것이 알려져있다.

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