학습률 스케줄링
학습률 스케줄링
개요
학습률 스케줄링(Learning Scheduling)은신러닝, 특히러닝 모델의 훈련 과정에서 학습률(Learning Rate)을 훈련 중 동적으로 조정하는 기법입니다. 학습률은 경사하강법(Gradient Descent)을 통해 모델의 가중치를 업데이트할 때 적용되는 스케일링 인자로, 너무 크면 최적해를 지나치고, 너무 작으면 수렴 속도가 느려지는 문제가 발생합니다. 학습률 스케줄링은 이러한 문제를 완화하고, 모델이 더 빠르고 안정적으로 최적해에 도달할 수 있도록 도와줍니다.
이 문서에서는 학습률 스케줄링의 개념, 주요 전략, 적용 방법, 그리고 실용적인 고려사항을 다룹니다.
학습률의 역할과 문제점
학습률이란?
학습률은 손실 함수의 기울기(그래디언트)를 얼마나 크게 반영하여 가중치를 갱신할지를 결정하는 하이퍼파라미터입니다. 수식으로 표현하면 다음과 같습니다:
θ = θ - η × ∇L(θ)
여기서:
- θ는 모델의 가중치,
- η는 학습률,
- ∇L(θ)는 손실 함수의 기울기입니다.
고정 학습률의 한계
훈련 초기에는 큰 학습률로 빠르게 손실을 줄이는 것이 유리할 수 있지만, 훈련 후반에는 작은 학습률로 미세 조정이 필요합니다. 고정된 학습률을 사용하면 다음의 문제가 발생할 수 있습니다:
- 학습률이 너무 클 경우: 손실 함수의 최소점 근처에서 진동하거나 발산할 수 있음.
- 학습률이 너무 작을 경우: 수렴 속도가 매우 느려져 훈련 시간이 길어짐.
이러한 이유로, 훈련 과정 중에 학습률을 스케줄링하는 것이 중요합니다.
주요 학습률 스케줄링 전략
다양한 학습률 스케줄링 전략이 존재하며, 각각의 상황에 따라 적절한 전략을 선택할 수 있습니다.
1. 시간 기반 감쇠 (Time-based Decay)
훈련 스텝 또는 에포크가 진행될수록 학습률을 선형 또는 지수적으로 감소시킵니다.
- 공식 (지수 감쇠):
η(t) = η₀ / (1 + kt) η₀: 초기 학습률k: 감쇠율t: 현재 스텝 또는 에포크
2. 단계 기반 감쇠 (Step Decay)
일정한 에포크 간격마다 학습률을 일정 비율로 감소시킵니다.
- 예: 10 에포크마다 학습률을 0.5배로 감소
- 장점: 간단하고 효과적
- 단점: 간격과 감소율을 사전에 설정해야 함
3. 지수 감쇠 (Exponential Decay)
학습률을 지수 함수 형태로 감소시킵니다.
- 공식:
η(t) = η₀ × exp(-kt) - 매마다 부드럽게 감소하여 수렴 안정성 향상
4. 코사인 스케줄링 (Cosine Annealing)
학습률을 코사인 함수 형태로 주기적으로 감소시킵니다. 초기에 빠르게 감소하다가, 최소값에 도달한 후 다시 증가하는 주기적 패턴도 가능합니다.
- 공식:
η(t) = η_min + ½ × (η_max - η_min) × (1 + cos(π × t / T)) T: 주기 길이-
η_min,η_max: 최소/최대 학습률 -
장점: 지역 최소점 탈출에 유리, 최신 모델에서 자주 사용됨 (예: Transformers)
5. ReduceLROnPlateau
검증 손실이 일정 기간 향상되지 않을 때 학습률을 자동으로 감소시키는 전략입니다.
- 기준: 검증 손실의 변화 없음
-
매개변수: patience (기다리는 에포크 수), factor (감소 비율)
-
장점: 데이터에 따라 자동 조정 가능
- 단점: 검증 데이터 필요
구현 예시 (PyTorch 기준)
import torch
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR, CosineAnnealingLR, ReduceLROnPlateau
# 모델과 옵티마이저 정의
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# Step Decay
scheduler_step = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.5)
# Cosine Annealing
scheduler_cos = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=50)
# Reduce on Plateau
scheduler_plateau = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', patience=5, factor=0.5)
# 훈련 루프 내에서 스케줄러 적용
for epoch in range(100):
train_model()
val_loss = validate_model()
scheduler_step.step()
scheduler_cos.step()
scheduler_plateau.step(val_loss) # 검증 손실 필요
선택 기준 및 실용 팁
- 데이터셋 크기: 대규모 데이터셋에서는 코사인 스케줄링이 효과적일 수 있음.
- 훈련 시간: 단계 감쇠는 구현이 간단하고 예측 가능함.
- 과적합 방지: ReduceLROnPlateau는 과적합 징후 감지 시 유용.
- 최신 모델: Transformer 계열 모델은 보통 warmup + 코사인 감쇠를 사용함.
- Warmup: 초기에 학습률을 서서히 증가시키는 기법으로, 안정적인 훈련 시작에 기여.
관련 기술 및 참고 자료
- AdamW + Cosine Annealing: BERT, ViT 등 최신 모델에서 널리 사용됨.
- One-Cycle Learning Rate: Leslie Smith가 제안한 방법으로, 학습률을 한 사이클 내에서 증가-감소.
- Learning Rate Finder: 초기 학습률을 탐색하기 위한 기법 (예: fast.ai 라이브러리).
참고 자료
- Smith, L. N. (2017). "Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks"
- Loshchilov, I., & Hutter, F. (2016). "SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts"
- PyTorch 공식 문서: torch.optim.lr_scheduler
학습률 스케줄링은 모델 훈련의 성능과 수렴 속도에 큰 영향을 미치는 핵심 기법입니다. 상황에 맞는 스케줄링 전략을 선택하고, 실험을 통해 최적의 설정을 찾는 것이 중요합니다.
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