ㅁ HPO 기법

ㅇ 정의:
하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization, HPO) 기법 중 하나로, 모든 가능한 하이퍼파라미터 조합을 체계적으로 탐색하여 최적의 조합을 찾는 방법.

ㅇ 특징:
– 탐색 공간이 작을 경우 효과적.
– 계산 비용이 높으며, 탐색 공간이 커질수록 비효율적.
– 병렬 처리를 통해 탐색 속도를 높일 수 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 하이퍼파라미터의 조합이 제한적이거나 탐색 공간이 작을 때.
– 계산 리소스가 충분히 확보된 환경에서.

ㅇ 시험 함정:
– Grid Search는 모든 조합을 탐색하므로 항상 최적의 결과를 보장한다고 오해할 수 있음.
– 탐색 공간이 클 경우 계산 비용 문제를 간과할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Grid Search는 하이퍼파라미터의 모든 조합을 탐색하여 최적의 조합을 찾는 기법이다.
– X: Grid Search는 탐색 공간이 클수록 효율적이다.

ㅁ 추가 학습 내용

Grid Search와 Random Search를 비교하여 학습하기 좋은 내용은 다음과 같습니다:

1. **Grid Search의 특징**:
– 모든 매개변수 조합을 체계적으로 탐색.
– 매개변수 공간이 크거나 매개변수 값의 범위가 넓을 경우 계산 비용이 매우 높아질 수 있음.
– 장점: 매개변수 조합을 빠짐없이 탐색하여 최적의 매개변수를 찾을 가능성이 높음.
– 단점: 계산 비용이 매우 높고 시간이 오래 걸릴 수 있음.

2. **Random Search의 특징**:
– 매개변수 공간에서 무작위로 샘플링하여 탐색.
– 매개변수 공간이 클 때 계산 비용을 줄이는 데 효과적.
– 장점: 탐색 시간이 줄어들고 특정 매개변수 조합에 국한되지 않아 효율적일 수 있음.
– 단점: 최적의 매개변수를 놓칠 가능성이 있음(모든 조합을 탐색하지 않기 때문).

3. **Grid Search의 계산 비용 문제 해결 방안**:
– 병렬 처리 활용: 여러 조합을 동시에 계산하여 탐색 속도를 높임.
– 클라우드 컴퓨팅 활용: 고성능 컴퓨팅 자원을 사용하여 대규모 탐색 작업을 효율적으로 수행.

이 내용을 바탕으로 Grid Search와 Random Search의 장단점을 이해하고, 계산 비용 문제를 해결하기 위한 방법들을 학습하면 시험 대비에 도움이 될 것입니다.