1. OneCycle LR

ㅇ 정의:
학습 과정 중 학습률을 낮은 값에서 시작해 점진적으로 증가시키고, 이후 다시 감소시키는 방식으로 학습 안정화를 도모하는 기법.

ㅇ 특징:
– 학습 초기에는 작은 학습률로 시작하여 안정적인 학습을 유도.
– 중반부에는 학습률을 높여 빠른 수렴을 유도.
– 마지막에는 학습률을 낮춰 최적화된 결과를 도출.
– 학습률 변화는 삼각 함수 모양의 곡선을 따름.

ㅇ 적합한 경우:
– 딥러닝 모델의 학습 속도를 최적화하고자 할 때.
– 과적합을 방지하기 위해 학습률 조절이 필요한 경우.
– 데이터셋이 크고 복잡한 모델 구조를 가진 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 학습률을 일정하게 유지하는 방식과 혼동할 수 있음.
– 학습률 변화 곡선의 형태를 잘못 이해할 가능성.
– OneCycle LR이 모든 모델에 항상 적합하다고 오해할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: OneCycle LR은 학습률을 점진적으로 증가시켰다가 감소시키는 방식이다.
– X: OneCycle LR은 학습률을 일정하게 유지하는 방식이다.
– X: OneCycle LR은 학습률을 무작위로 조정하는 기법이다.

ㅁ 추가 학습 내용

OneCycle Learning Rate의 사용 사례와 관련하여 다음 내용을 학습하면 좋습니다:

1. **ResNet과 같은 복잡한 모델에서의 효과**
OneCycle Learning Rate는 학습 속도와 모델 성능을 동시에 개선하는 데 효과적입니다. ResNet처럼 구조가 복잡하고 학습에 시간이 오래 걸리는 모델에서, 이 방법은 빠른 수렴을 가능하게 하고 과적합을 방지하면서도 최적의 성능을 얻는 데 유리합니다. 이를 통해 학습 시간이 단축되고, 더 나은 일반화 성능을 얻을 수 있다는 점을 기억하세요.

2. **학습률 변화의 수학적 곡선 형태**
OneCycle Learning Rate에서 학습률은 일반적으로 삼각 함수 기반의 곡선을 따릅니다. 초기에는 학습률을 선형적으로 또는 삼각 함수의 상승 구간처럼 증가시키며, 이후에는 다시 감소시키는 방식으로 조정됩니다. 이 과정에서 학습률의 변화는 다음과 같은 두 가지 주요 단계를 포함합니다:
– **Warm-up 단계**: 학습 초기에 학습률을 점진적으로 증가시키며, 이는 모델이 안정적으로 학습을 시작하도록 돕습니다.
– **Cooldown 단계**: 학습 후반부에 학습률을 급격히 감소시켜, 모델이 최적의 손실 값에 수렴하도록 유도합니다.

이러한 학습률 조정 방식이 모델의 학습 효율을 높이고, 더 나은 성능을 달성하는 데 기여한다는 점을 이해하면 시험 준비에 도움이 될 것입니다.