Regularization 기법 완전 정복 & Dropout의 앙상블 효과 이해하기
머신러닝과 딥러닝에서 모델이 훈련 데이터에만 딱 맞아버리는 과적합(overfitting) 은 흔한 문제입니다. 이를 해결하고 일반화(generalization) 를 높이기 위해 여러 Regularization(정규화) 기법이 사용됩니다. 특히 Dropout 은 저비용으로 앙상블 효과까지 낼 수 있어 널리 쓰입니다.
이번 글에서는 대표적인 Regularization 기법들과 Dropout의 앙상블 효과 원리를 알기 쉽게 정리했습니다.
대표적인 Regularization 기법
1. L1 Regularization (Lasso)
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정의: 가중치의 절댓값 합을 손실 함수에 추가해 불필요한 feature 제거.
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효과: 일부 가중치를 0으로 만들어 Feature Selection 효과.
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언제 사용? 중요한 feature만 선택하거나, feature 수가 많은 경우.
2. L2 Regularization (Ridge)
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정의: 가중치의 제곱합을 패널티로 추가해 큰 가중치 억제.
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효과: 모든 가중치를 작게 유지 → 안정성 향상.
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언제 사용? 대부분의 feature가 일정한 영향을 줄 때, 다중공선성 완화.
Pytorch에서
Optimizer(SGD,Adam등)에서weight_decay를 설정하면 자동으로 L2 Regularization이 적용됩니다.
3. Elastic Net
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정의: L1과 L2를 혼합해 두 기법의 장점을 모두 사용.
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효과: Feature 선택 + 안정성.
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언제 사용? 상관관계 높은 고차원 데이터에 유리.
4. Dropout
- 정의: 학습 시 무작위로 일부 뉴런을 꺼서 공동 적응 방지.
- 효과: 다양한 subnet을 학습해 앙상블과 비슷한 효과.
- 테스트 시: 모든 뉴런을 켜고 출력 스케일 보정.
- 언제 사용? 대형 신경망, Overfitting이 강할 때.
5. Early Stopping
- 정의: 검증 성능이 더 이상 개선되지 않으면 학습 중단.
- 효과: 과적합 전에 멈춰 더 나은 일반화.
- 언제 사용? Epoch 수를 자동으로 결정하고 싶을 때.
6. Data Augmentation
- 정의: 의미를 유지하면서 데이터 변형해 학습 데이터 확장 (회전, 플립 등).
- 효과: 데이터 다양화 → 과적합 방지.
- 언제 사용? 이미지, 오디오 등 변형 가능한 데이터.
7. Batch Normalization
- 정의: 미니배치마다 중간 층 출력을 정규화해 학습 안정화.
- 효과: 학습 속도 향상 + 일부 정규화 효과.
- 언제 사용? CNN, Transformer 등 대부분의 딥러닝 모델.
8. Weight Constraint (Weight Clipping, Max Norm)
- 정의: 가중치 크기를 일정 값 이하로 제한.
- 효과: 극단적인 weight 방지.
- 언제 사용? GAN, RNN 등 불안정한 모델.
요약 비교표
| 기법 | 핵심 아이디어 | 장점 | 적용 영역 |
|---|---|---|---|
| L1 (Lasso) | 가중치 절댓값 합 줄이기 | Feature 선택 | 선형 모델, 희소성 필요 |
| L2 (Ridge) | 가중치 제곱합 줄이기 | 안정성 | 대부분의 모델 |
| Elastic Net | L1 + L2 혼합 | 선택성과 안정성 | 고차원 데이터 |
| Dropout | 뉴런 랜덤 제거 | 공동 적응 방지, 앙상블 효과 | 딥러닝 모델 전반 |
| Early Stopping | 검증 성능 기준 조기 종료 | 과적합 방지 | 모든 모델 |
| Data Augmentation | 데이터 변형 | 일반화 향상, 데이터 확장 | 이미지/오디오 |
| Batch Norm | 중간 출력 정규화 | 안정화 + 일부 정규화 | 대부분의 네트워크 |
| Weight Constraint | 가중치 크기 제한 | 극단값 방지 | RNN/GAN 등 불안정 모델 |
부록. 앙상블(Ensemble)과 Dropout의 관계
앙상블이란?
- 여러 모델의 예측을 평균/투표해서 더 높은 정확도를 얻는 기법.
- 서로 다른 모델들이 각자 실수를 하기 때문에 평균 내면 실수를 상쇄할 수 있음.
- 예: 랜덤 포레스트, 배깅, 부스팅.
Dropout이 앙상블 효과를 내는 원리
- Dropout은 학습 시마다 일부 뉴런을 무작위로 꺼서 다른 서브 네트워크(sub-network) 를 학습시킴.
- 예: 50% Dropout → 매번 서로 다른 절반의 뉴런만 사용.
- 이렇게 매 학습 스텝마다 수많은 서브 모델을 훈련시키는 것과 같음.
- 테스트 시엔 모든 뉴런을 켜고 예측 → 다양한 서브 모델 예측을 평균내는 효과!
전통적 앙상블 vs Dropout 비교
| 항목 | 전통적 앙상블 | Dropout |
|---|---|---|
| 모델 수 | 여러 개의 별도 모델 | 하나의 모델 내 수많은 subnet |
| 파라미터 | 모델마다 다름 | 하나의 큰 모델 내에서 공유 |
| 테스트 시 예측 방식 | 각 모델의 예측 평균 | 전체 뉴런 사용, 출력 보정 |
| 학습/추론 비용 | 비용 높음 | 비용 낮음 (테스트 1회만 추론) |
핵심 요약
- Dropout = 저비용 앙상블 효과
- 학습 스텝마다 다른 네트워크로 학습 → 테스트 시 평균내는 것과 동일
- Overfitting을 막고 일반화 성능을 올리는 강력한 Regularization 기법!
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