ㅁ 하이퍼파라미터 탐색

ㅇ 정의:
하이퍼파라미터 탐색은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하기 위해 모델 학습에 사용되는 하이퍼파라미터를 조정하는 과정이다. 이는 모델의 학습 과정에서 중요한 역할을 하며, 적절한 하이퍼파라미터를 선택하는 것이 모델의 성능을 좌우할 수 있다.

ㅇ 특징:
– 자동화된 방법으로 하이퍼파라미터를 조정하여 시간과 자원을 절약할 수 있음.
– 다양한 탐색 방법이 존재하며, 각 방법은 데이터와 모델에 따라 적합성이 다를 수 있음.
– 실험적 접근을 통해 최적의 값을 발견하는 과정이 반복적이다.

ㅇ 적합한 경우:
– 데이터셋이 크고, 모델의 하이퍼파라미터 조정이 복잡한 경우.
– 수작업으로 하이퍼파라미터를 설정하기 어려운 상황.
– 실시간으로 모델 성능을 개선해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 하이퍼파라미터 탐색 방법을 잘못 선택했을 경우, 오히려 모델 성능이 저하될 수 있음.
– 탐색 과정에서 과적합(overfitting)이 발생할 가능성.
– 탐색 과정의 결과를 일반화하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O 하이퍼파라미터 탐색은 모델 성능을 개선하기 위한 과정이다.
X 하이퍼파라미터 탐색은 데이터 전처리 과정에서만 사용된다.

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

1. Population Based Training (PBT)

ㅇ 정의:
Population Based Training은 여러 모델을 동시에 학습시키고, 그 중 성능이 좋은 모델의 하이퍼파라미터를 다른 모델에 적용하여 점진적으로 성능을 개선하는 방법이다.

ㅇ 특징:
– 모델의 하이퍼파라미터를 실시간으로 조정할 수 있음.
– 탐색과 모델 학습을 동시에 수행.
– 모델 간 협력과 경쟁을 통해 최적의 하이퍼파라미터를 발견.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터셋을 사용하는 경우.
– 실시간으로 하이퍼파라미터를 조정해야 하는 상황.
– 여러 모델을 동시에 학습시킬 수 있는 자원이 있는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– PBT가 모든 데이터셋과 모델에 적합하지 않을 수 있음.
– 초기 설정이 잘못되면 전체 탐색 과정이 비효율적일 수 있음.
– PBT의 결과를 일반화할 수 없으면 실용성이 떨어질 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O PBT는 여러 모델을 동시에 학습시켜 성능을 개선하는 방법이다.
X PBT는 단일 모델의 하이퍼파라미터를 고정하여 학습하는 방법이다.

ㅁ 추가 학습 내용

Population Based Training (PBT)의 주요 알고리즘적 구현 방식과 실제 사례를 학습하기 위해 다음과 같은 내용을 정리하여 학습하면 좋습니다.

1. PBT의 초기 인구 설정 방법:
– PBT는 여러 개의 모델(개체)을 동시에 학습시키는 방식으로 시작합니다.
– 초기 인구는 하이퍼파라미터의 랜덤 샘플링을 통해 생성됩니다. 예를 들어, 학습률, 드롭아웃 비율 등 주요 하이퍼파라미터를 미리 정의된 범위 내에서 무작위로 선택하여 초기화합니다.
– 초기화된 모델들은 동일한 데이터셋을 학습하지만, 서로 다른 하이퍼파라미터 조합을 사용합니다.

2. 하이퍼파라미터 교환 시점 결정 기준:
– PBT는 주기적으로 각 모델의 성능(예: 검증 데이터셋에서의 정확도, 손실값 등)을 평가합니다.
– 평가 주기는 고정된 간격으로 설정되며, 이 주기마다 모델의 성능을 비교하여 상위 성능을 보이는 모델들의 하이퍼파라미터를 하위 성능 모델로 복사합니다.
– 하이퍼파라미터 교환은 단순히 복사하는 것뿐만 아니라, 탐색을 위해 약간의 변화를 가하는 경우도 있습니다(예: 하이퍼파라미터 값을 조금씩 증가 또는 감소시키는 방식).
– 성능이 낮은 모델은 높은 성능을 보이는 모델의 파라미터와 하이퍼파라미터를 “상속”받아 학습을 이어가는 방식으로 개선됩니다.

3. PBT가 사용된 실제 연구 사례:
– AlphaGo Zero: 구글 딥마인드의 AlphaGo Zero는 자가 대국을 통해 학습을 진행하며, 이 과정에서 PBT를 활용하여 하이퍼파라미터 튜닝과 정책 네트워크 및 가치 네트워크의 성능을 최적화했습니다. 이를 통해 기존의 수작업 하이퍼파라미터 조정 과정을 자동화하고 학습 속도를 높였습니다.
– 신경망 아키텍처 검색(Neural Architecture Search, NAS): PBT는 NAS에서 사용되어 다양한 신경망 구조를 탐색하고 최적의 구조를 찾는 데 기여했습니다. 특히, 하이퍼파라미터와 네트워크 구조를 동시에 최적화하는 데 유용하게 사용되었습니다.
– 강화학습: PBT는 강화학습 환경에서도 사용되며, 에이전트의 학습률, 탐험/탐색 비율 등 하이퍼파라미터를 실시간으로 조정하여 학습 성능을 극대화하는 데 활용되었습니다.

이와 같은 내용을 체계적으로 학습하면 PBT의 작동 원리와 실제 응용 사례를 명확히 이해할 수 있을 것입니다.