ㅁ 학습 안정화

ㅇ 정의:
모델 학습 과정에서 과적합을 방지하고 성능을 최적화하기 위해 학습률을 조절하는 기법.

ㅇ 특징:
– 학습률을 주기적으로 감소시키며, 초기 학습 속도를 유지하면서 점차 안정화.
– 주로 딥러닝 모델에서 활용되며, 학습의 안정성과 성능 향상에 기여.

ㅇ 적합한 경우:
– 학습률이 고정값일 때 성능이 저하되거나 과적합이 발생하는 경우.
– 학습이 진행될수록 손실 함수가 안정화되지 않는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 학습률 감소 주기 설정에 따라 성능이 크게 달라질 수 있음.
– Cosine Annealing과 다른 학습률 스케줄링 기법을 혼동할 가능성.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Cosine Annealing은 학습 과정을 안정화하고 과적합을 방지하는 데 효과적이다.
– X: Cosine Annealing은 학습률을 일정하게 유지하는 방법이다.

================================

1. Cosine Annealing

ㅇ 정의:
학습률을 코사인 함수 형태로 감소시키는 학습률 스케줄링 기법으로, 학습 초기에는 큰 학습률로 시작하여 점차 감소시키며 안정화.

ㅇ 특징:
– 초기 학습률이 클수록 탐색 능력이 높아지고, 후반부로 갈수록 미세 조정을 통해 최적화.
– 주기적으로 학습률을 리셋하여 새로운 최적점을 탐색 가능.
– 학습률 조정이 매끄럽게 이루어져 학습이 안정적임.

ㅇ 적합한 경우:
– 딥러닝 모델 학습에서 최적의 학습률을 찾기 어려운 경우.
– 학습 과정에서 손실 함수가 불안정하거나 과적합이 발생할 가능성이 높은 경우.

ㅇ 시험 함정:
– Cosine Annealing의 주기 설정이 잘못되면 학습이 비효율적일 수 있음.
– 다른 스케줄링 기법과 혼동하여 정의를 잘못 이해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Cosine Annealing은 학습률을 코사인 함수 형태로 감소시키는 기법이다.
– X: Cosine Annealing은 학습률을 일정하게 유지하는 방식이다.

ㅁ 추가 학습 내용

Cosine Annealing with Warm Restarts(Cosine Annealing + Restarts)는 학습률 스케줄링 기법 중 하나로, 학습률을 주기적으로 리셋하여 새로운 최적점을 탐색할 수 있도록 설계된 방법입니다. 이 기법은 학습 데이터가 다양하거나 복잡한 경우에 특히 효과적입니다. 기본적인 Cosine Annealing은 학습률을 코사인 곡선을 따라 점진적으로 감소시키는 방식인데, 여기에 Warm Restarts를 추가하면 일정 주기마다 학습률을 초기 값으로 리셋하여 새로운 탐색 과정을 시작할 수 있습니다. 이러한 리셋은 학습 과정에서 지역 최적점에 빠지는 것을 방지하고, 더 나은 글로벌 최적점을 찾는 데 도움을 줍니다.

Cosine Annealing with Warm Restarts를 이해하기 위해 다음과 같은 주요 특징을 정리할 수 있습니다:
1. 학습률이 코사인 곡선을 따라 감소하다가, 특정 주기마다 초기 값으로 리셋됩니다.
2. 리셋 주기는 고정값일 수도 있고, 점진적으로 증가할 수도 있습니다(예: T_0, T_1, T_2 등으로 증가).
3. 복잡한 데이터셋이나 다양한 데이터 분포를 다룰 때 효과적으로 활용됩니다.
4. 모델이 학습 후반부에서도 새로운 최적점을 탐색할 기회를 제공합니다.

이와 함께 학습률 스케줄링 기법의 비교도 중요합니다. 주요 스케줄링 기법은 다음과 같습니다:
– Step Decay: 학습률을 일정 단계마다 갑작스럽게 감소시키는 방식. 간단하지만, 학습률 변동이 부드럽지 않아 최적화에 영향을 줄 수 있음.
– Exponential Decay: 학습률을 지수 함수에 따라 점진적으로 감소시키는 방식. 부드러운 감소를 제공하지만, 초기 설정값에 따라 성능 차이가 발생할 수 있음.
– Cosine Annealing: 학습률을 코사인 곡선을 따라 감소시키는 방식. 부드럽고 자연스러운 감소를 제공하여 안정적인 학습을 도모함.
– Cosine Annealing with Warm Restarts: Cosine Annealing에 Warm Restarts를 결합하여 학습률을 주기적으로 리셋함으로써 탐색 능력을 강화한 방식.

각 기법의 장단점을 비교하며, 특정 문제와 데이터셋에 적합한 스케줄링 방식을 선택하는 것이 중요합니다. Cosine Annealing with Warm Restarts는 특히 복잡한 최적화 문제에서 효과적인 대안이 될 수 있습니다.