ㅁ 추적 및 재현성

ㅇ 정의:
머신러닝/딥러닝 모델 학습 시 사용한 하이퍼파라미터 값을 체계적으로 기록·관리하여 동일한 실험을 재현할 수 있도록 하는 절차와 도구.

ㅇ 특징:
– 학습률, 배치 크기, 에포크 수, 정규화 계수 등 모델 학습에 영향을 주는 설정값을 포함.
– 실험 로그, 코드 버전, 데이터셋 버전과 함께 관리하면 재현성 향상.
– MLflow, Weights & Biases, TensorBoard 등의 툴에서 자동/수동 기록 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 모델 성능 최적화를 위해 다양한 하이퍼파라미터 조합을 시도할 때.
– 연구 논문, 산업 프로젝트 등에서 동일 결과를 재현해야 할 때.
– 협업 환경에서 실험 이력 공유가 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 하이퍼파라미터는 학습 중 자동으로 학습되는 파라미터가 아니라 사람이 설정하는 값임.
– 모델 파라미터와 혼동하는 경우 오답 유도.
– 재현성을 위해서는 하이퍼파라미터만이 아니라 데이터, 코드, 환경까지 관리해야 함.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “하이퍼파라미터는 모델 학습 전 사람이 설정하는 값이다.”
O: “하이퍼파라미터 관리는 실험 재현성 향상에 기여한다.”
X: “하이퍼파라미터는 역전파 과정에서 자동으로 학습된다.”
X: “하이퍼파라미터만 관리하면 완전한 재현성이 보장된다.”

ㅁ 추가 학습 내용

하이퍼파라미터 관리 시 고려해야 할 추가 개념 정리

1. 랜덤 시드 고정
모델 파라미터 초기화와 데이터 셔플링 과정에서 발생하는 결과 변동을 방지하기 위해 랜덤 시드를 고정한다. 이를 통해 실험 재현성을 확보할 수 있다.

2. 실험 메타데이터 기록
실행 시간, 하드웨어 사양, 라이브러리 버전 등 실험 환경 정보를 함께 기록한다. 이는 결과 분석 및 재현성 확보에 필수적이다.

3. 자동화된 하이퍼파라미터 튜닝 기법
Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization, Hyperband 등의 기법을 활용하여 효율적으로 최적의 하이퍼파라미터를 탐색한다.

4. 실험 관리 도구와의 통합
MLflow, Weights & Biases(W&B), Neptune.ai 등의 도구를 사용하여 하이퍼파라미터와 성능 지표를 함께 추적하면 실험 간 비교와 분석이 용이하다.

5. 하이퍼파라미터 중요도 분석
각 하이퍼파라미터가 모델 성능에 미치는 영향을 분석하여 모델 해석 가능성을 높이고, 향후 최적화 방향을 설정하는 데 활용한다.