딥러닝의 성능향상을 위해 고려하는 하이퍼파라미터의 종류에는 어떤 것들이 있는지 설명해주세요.
하이퍼파라미터는 모델이 학습하는 동안 최적화되는 것이 아니라, 사용자가 직접 설정해야 하는 값들이다. 이때, 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 조정할 수 있는 하이퍼파라미터에는 여러 가지가 있다. 이번 글에서는 주요 하이퍼파라미터를 몇 가지 범주로 나누어 설명하고자 한다.
1. 모델 구조
모델 구조와 관련된 하이퍼파라미터는 모델이 학습할 수 있는 정보의 양과 계산 비용을 결정하는 요소이다.
1) 신경망의 깊이 (Number of Layers)
신경망의 층 수를 조정하는 것은 모델의 복잡도를 결정하는 중요한 요소이다. 너무 깊으면 과적합(overfitting) 위험이 있고, 너무 얕으면 복잡한 패턴을 학습할 수 없는 문제가 발생한다.
2) 뉴런(노드)의 수 (Number of Neurons per Layer)
각 레이어에서 뉴런의 개수를 조정함으로써 모델이 학습할 수 있는 정보의 양을 증가시킬 수 있다. 일반적으로 64, 128, 256, 512 등 2의 배수를 사용한다.
3) 활성화 함수 (Activation Function)
비선형성을 추가하여 모델이 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 돕는다. 현재 가장 널리 사용되는 활성화 함수는 ReLU이다.
2. 학습률
학습률은 모델이 가중치를 얼마나 빠르게 업데이트할지를 결정하는 요소이다.
1) 학습률 (Learning Rate, lr)
학습률이 너무 크면 모델이 최적의 값을 지나쳐서 불안정해지고, 너무 작으면 수렴 속도가 느리다. 일반적으로 0.01, 0.001, 0.0001 등의 값을 시도한다.
2) 최적화 알고리즘 (Optimizer)
최적화 알고리즘에 따라 학습률을 다르게 조정해야 한다. 데이터에 따라 학습률을 조정해주는 방법인 RMSprop, 학습률을 자동으로 조정해주는 Adam 등이 있다.
3) 모멘텀 (Momentum)
기울기 업데이트에 관성을 추가하여 학습이 좀 더 빠르고 안정적으로 진행되도록 한다.
3. 배치(Batch)
배치(Batch)는 한 번의 학습에서 사용할 데이터 샘플의 개수를 의미한다. 연산량과 메모리 사용량을 조절하는 요소이다.
1) 배치 크기 (Batch Size)
배치 크기가 크면 학습이 더 빠르지만, 모델이 지역 최적해(local minima)에 빠질 위험이 있다. 작은 배치는 일반화 성능이 좋을 수 있지만, 변동성이 커서 학습이 불안정할 수 있다.
2) 에포크 (Epoch)
전체 데이터셋을 몇 번 반복해서 학습할 것인지 결정하는 값이다. 너무 크면 과적합 위험이 있고, 너무 작으면 학습이 충분하지 않을 수 있다.
4. 규제(Regularization)
규제는 모델이 과적합(overfitting)하는 것을 방지하기 위해 사용하는 기법이다.
1) 드롭아웃 (Dropout)
학습 과정에서 일부 뉴런을 랜덤하게 제거하여 과적합을 방지하는 방법이다.
2) L1/L2 정규화
- L1 정규화 (Lasso, L1 Regularization): 일부 가중치를 0으로 만들어 특성을 선택하는 효과가 있다.
- L2 정규화 (Ridge, L2 Regularization, Weight Decay): 가중치를 작게 만들어 모델이 복잡해지는 것을 방지한다.
3) 조기 종료 (Early Stopping)
검증 데이터의 성능이 더 이상 향상되지 않으면 학습을 조기에 중단할 수 있다. 과적합을 방지하면서도 불필요한 연산을 줄일 수 있다.
