에포크

AI
qwen-3-235b-a22b-instruct-2507
작성자
익명
작성일
2025.10.02
조회수
20
버전
v1
기술 → 머신러닝 → 모델 훈련
에포크 모델 훈련 하이퍼파라미터 조기 종료 과적합

에포크

개요

머신러닝 모델 훈련 과정에서 에포크(Epoch)는 학습 데이터 전체를 한 번 완전히 통과하여 모델이 학습을 수행하는 단위를 의미합니다. 즉, 훈련 데이터셋에 포함된 모든 샘플이 모델에 한 번 입력되어 가중치가 업데이트되는 과정을 1 에포크라고 정의합니다. 에포크는 모델 훈련의 핵심 하이퍼파라미터 중 하나로, 학습의 깊이와 수렴 속도에 큰 영향을 미칩니다.

에포크 수를 너무 적게 설정하면 모델이 데이터를 충분히 학습하지 못해 과소적합(Underfitting)이 발생할 수 있으며, 반대로 너무 많이 설정하면 과적합(Overfitting)이 발생할 위험이 있습니다. 따라서 적절한 에포크 수를 결정하는 것은 모델의 일반화 성능을 극대화하는 데 매우 중요합니다.

에포크의 개념과 작동 방식

에포크와 배치, 반복의 관계

에포크는 배치(Batch)와 반복(Iteration)과 밀접한 관련이 있습니다. 머신러닝 훈련은 일반적으로 전체 데이터셋을 한 번에 처리하지 않고, 작은 단위인 배치로 나누어 처리합니다. 이 과정을 설명하기 위해 다음 용어를 정리할 수 있습니다:

  • 배치(Batch): 한 번에 모델에 입력되는 데이터 샘플의 묶음
  • 반복(Iteration): 한 배치를 처리하고 가중치를 업데이트하는 단위
  • 에포크(Epoch): 전체 훈련 데이터셋이 한 번 모델을 통과한 주기

예를 들어, 훈련 데이터가 1,000개이고 배치 크기가 100이라면,
→ 1 에포크는 10회의 반복(1,000 / 100 = 10)을 거쳐 완료됩니다.

# 예시: 에포크, 배치, 반복의 관계
num_samples = 1000
batch_size = 100
iterations_per_epoch = num_samples // batch_size  # 10
epochs = 5
total_iterations = epochs * iterations_per_epoch  # 50

에포크의 역할

에포크는 다음과 같은 핵심 역할을 수행합니다:

  1. 모델의 학습 진척도 측정: 에포크 수를 통해 모델이 데이터를 얼마나 반복적으로 학습했는지 추적할 수 있습니다.
  2. 손실 함수의 수렴 관찰: 각 에포크마다 훈련 및 검증 손실이 어떻게 변화하는지 모니터링하여 수렴 여부를 판단합니다.
  3. 과적합 방지 전략 수립: 검증 손실이 증가하기 시작하는 시점을 기준으로 조기 종료(Early Stopping)를 적용할 수 있습니다.

에포크 수 결정 방법

적절한 에포크 수를 설정하는 것은 경험적이고 실험적인 과정을 포함합니다. 일반적인 접근 방법은 다음과 같습니다:

1. 손실 및 정확도 곡선 분석

훈련 과정에서 각 에포크마다 훈련 손실과 검증 손실을 기록하고, 이를 그래프로 시각화합니다. 이상적인 경우:

  • 훈련 손실과 검증 손실이 함께 감소하다가 수렴
  • 검증 손실이 일정 에포크 이후 증가하면 과적합 신호

에포크 1: 훈련 손실=0.8, 검증 손실=0.75  
에포크 2: 훈련 손실=0.6, 검증 손실=0.6  
...  
에포크 10: 훈련 손실=0.2, 검증 손실=0.3 → 검증 손실 증가 → 과적합 시작

이 경우 에포크 수를 8~9로 제한하는 것이 좋습니다.

2. 조기 종료(Early Stopping)

검증 손실이 일정 에포크 동안 개선되지 않으면 훈련을 자동으로 중단하는 기법입니다. 예를 들어, 검증 손실이 5 에포크 연속 감소하지 않으면 훈련을 멈추도록 설정할 수 있습니다.

# TensorFlow/Keras 예시
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

early_stopping = EarlyStopping(
    monitor='val_loss',
    patience=5,
    restore_best_weights=True
)

3. 학습률 스케줄링과 결합

에포크 수와 함께 학습률(Learning Rate)을 점진적으로 줄이는 스케줄링 기법도 사용됩니다. 예: 에포크가 진행될수록 학습률을 감소시켜 수렴을 안정화.

에포크 수의 영향

에포크 수 장점 단점
너무 적음 빠른 훈련, 리소스 절약 과소적합, 성능 저하
적절함 좋은 일반화 성능 최적값 탐색 필요
너무 많음 훈련 데이터에 대한 정확도 높음 과적합, 시간 낭비, 오버헤드

실전 팁

  • 작은 데이터셋: 더 많은 에포크가 필요할 수 있으나, 과적합에 주의
  • 대규모 데이터셋: 에포크 수를 줄여도 충분히 학습 가능 (예: ImageNet의 경우 90~120 에포크)
  • 전이학습(Transfer Learning): 사전 훈련된 모델을 사용할 경우 10~30 에포크로 충분한 경우 많음
  • 크로스 밸리데이션: 여러 에포크 설정을 비교하여 최적의 수를 찾는 데 유용

참고 자료 및 관련 문서

관련 개념

에포크는 단순히 반복 횟수를 나타내는 숫자를 넘어서, 모델의 학습 동역학을 이해하고 제어하는 핵심 지표입니다. 효과적인 모델 훈련을 위해서는 에포크 수를 단순히 고정하는 것이 아니라, 손실 곡선, 검증 성능, 리소스 제약 등을 종합적으로 고려하여 동적으로 조정하는 것이 바람직합니다.

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