overfitting 막는 법

과적합(overfitting)을 방지하기 위해 조정할 수 있는 주요 하이퍼파라미터들과 그 효과를 아래에 정리했어. 각각의 상황에 맞게 적절한 조합으로 사용하면 좋아!

1. Learning Rate (학습률)

• 설명: 너무 높은 학습률은 모델이 최적점에 도달하기 전에 튕기게 만들고, 너무 낮은 학습률은 과적합을 유발할 수 있어.
• 조정 방법: 학습률을 조금 낮추면 과적합을 방지하는 데 도움이 될 수 있어.
• 예시:

  optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)

2. Batch Size (배치 크기)

• 설명: 작은 배치 크기는 노이즈를 더 포함해 모델이 과적합되지 않도록 도와주지만, 학습 속도가 느려질 수 있어.
• 추천: 배치 크기를 줄여서 모델이 더 일반화된 패턴을 학습하게 해봐.
• 예시:

  train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)

3. Dropout (드롭아웃)

• 설명: 학습 중에 무작위로 일부 뉴런을 비활성화해 특정 뉴런에 과도하게 의존하는 것을 막아.
• 추천: 드롭아웃 비율을 0.3 ~ 0.5 사이로 설정해보는 것이 일반적이야.
• 예시:

  nn.Dropout(p=0.5)

4. Weight Decay (가중치 감쇠) 또는 L2 Regularization

• 설명: 모델의 가중치가 너무 커지는 것을 방지해 과적합을 줄여줘.
• 추천: Adam, SGD 같은 Optimizer에 weight_decay를 추가해봐.
• 예시:

  optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=1e-5)

5. Early Stopping (조기 종료)

• 설명: 검증 손실이 일정 시간 동안 감소하지 않으면 학습을 멈추는 방법이야.
• 추천: 과적합이 감지되기 전에 학습을 멈출 수 있어.
• 예시:

  if val_loss > best_loss:
      early_stop_counter += 1
      if early_stop_counter > patience:
          break

6. Data Augmentation (데이터 증강)

• 설명: 훈련 데이터에 회전, 자르기, 밝기 변경 같은 변화를 주어 더 다양한 데이터를 학습하게 해줘.
• 추천: 모델이 편향되지 않도록 다양한 증강 기법을 적용해.
• 예시:

  transforms.RandomRotation(15),
  transforms.RandomHorizontalFlip(),
  transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2)

7. 모델 간단화 (Model Simplification)

• 설명: 모델이 너무 복잡하면 불필요한 패턴까지 학습할 수 있어. 레이어 수나 파라미터 수를 줄여봐.
• 추천: 모델 구조를 단순화하면 과적합 가능성을 줄일 수 있어.

8. Learning Rate Scheduler (학습률 스케줄러)

• 설명: 일정 에포크마다 학습률을 줄이면 최적화가 더 정교해지고 과적합을 방지할 수 있어.
• 예시:

  scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

정리

과적합을 막기 위해 시도해볼 하이퍼파라미터:
1. Learning Rate: 낮춰서 더 신중한 학습 유도.
2. Batch Size: 작게 설정해 일반화된 패턴 학습.
3. Dropout: 뉴런을 무작위로 비활성화해 특정 패턴 의존성 줄이기.
4. Weight Decay: 가중치가 너무 커지지 않도록 조정.
5. Early Stopping: 과적합 조짐이 보이면 학습 조기 종료.
6. Data Augmentation: 데이터 증강으로 학습 데이터 다양화.
7. Model Simplification: 모델 구조 간소화.
8. Learning Rate Scheduler: 학습 도중 학습률 점진적 감소.

이 방법들을 조합해서 실험을 반복해 보면 과적합 문제를 해결할 수 있을 거야.