[딥러닝] 하이퍼파라미터 최적화 (Hyperparameter Optimization) 해설, 정리, 요약

 

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오늘은 딥러닝 모델 성능을 개선하는 여러 방법 중 주요하게 활용되는 하이퍼파라미터 최적화, Hyperparameter optimization에 대해서 살펴보겠습니다. 기본적으로 Grid search, random search 그리고 bayesian optimization 세 가지가 있습니다.

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CHAPTER 1. '하이퍼파라미터 최적화' 설명

CHAPTER 2. '하이퍼파라미터 최적화' 방법

CHAPTER 3. '하이퍼파라미터 최적화' 정리

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CHAPTER 1. '하이퍼파라미터 최적화' 설명

하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter optimization)는 기계 학습 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터 세트를 선택하는 것입니다. 하이퍼파라미터는 데이터에서 학습된 것이 아니라 실무자가 설정한 매개변수입니다. 이러한 하이퍼파라미터는 모델의 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있으며 최적의 하이퍼파라미터 세트를 찾는 것은 시간이 많이 걸리고 어려운 프로세스일 수 있습니다.

하이퍼파라미터 최적화의 목표는 하이퍼파라미터 공간을 검색하여 검증 세트에서 모델의 최상의 성능을 제공하는 하이퍼파라미터 세트를 찾는 것입니다. 이 프로세스는 다양한 하이퍼파라미터 조합을 시도하고 검증 세트에서 모델의 성능을 평가하여, 수동으로 수행하거나 그리드 검색(Grid search), 무작위 검색(Random Search) 또는 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)와 같은 방법을 사용하여 자동으로 수행할 수 있습니다.

 

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CHAPTER 2. '하이퍼파라미터 최적화' 방법

[그리드 검색 (Grid Search)]

그리드 검색 (Grid Search)은 그리드에 지정된 하이퍼파라미터의 모든 조합을 철저히 시도하는 하이퍼파라미터 최적화 방법입니다. 각 하이퍼파라미터에 대해 가능한 값의 그리드를 정의한 다음, 이러한 하이퍼파라미터의 가능한 모든 조합을 사용하여 모델을 교육하는 방식으로 작동합니다. 그리 검증 세트를 사용하여 각 모델의 성능을 평가하고 이 평가를 기반으로 최상의 하이퍼파라미터 세트를 선택합니다.

예를 들어 "학습률"과 "숨겨진 계층의 수"라는 두 개의 하이퍼 매개변수가 있고 학습률에 대해 0.1, 0.01 및 0.001 값을 탐색하고 1, 2 및 3의 수에 대해 탐색하려는 경우 은닉층에서 그리드 검색은 9개의 서로 다른 모델(3 x 3 조합)을 평가합니다.

그리드 검색은 구현이 간단하고 하이퍼파라미터의 수가 적고 가능한 값이 적을 때 최적의 하이퍼파라미터 집합을 찾는 효과적인 방법이 될 수 있습니다. 그러나 하이퍼파라미터의 수와 그리드 크기가 증가함에 따라 계산 비용이 많이 들고 비실용적입니다. 이 경우 랜덤 서치나 베이지안 최적화와 같은 보다 효율적인 방법이 선호될 수 있습니다.

요약하면 그리드 검색은 그리드의 모든 하이퍼파라미터 조합을 철저히 시도하는 하이퍼파라미터 최적화를 위한 간단한 방법입니다. 하이퍼파라미터가 적은 작은 문제에 효과적인 방법이 될 수 있지만 그리드 크기가 커짐에 따라 계산 비용이 많이 듭니다.

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[무작위 검색 (Random Search)]

무작위 검색은 평가할 하이퍼파라미터의 임의 조합을 선택하는 하이퍼파라미터 최적화 방법입니다. 그리드 검색에서와 같이 하이퍼파라미터의 모든 조합을 철저히 시도하는 대신, 무작위 검색은 임의의 조합 집합을 선택하고 이러한 각 조합으로 모델을 교육합니다. 그런 다음 검증 세트를 사용하여 각 모델의 성능을 평가하고 이 평가를 기반으로 최상의 하이퍼파라미터 세트를 선택합니다.

무작위 검색은 더 큰 하이퍼파라미터 공간을 보다 효율적으로 검색하는 기능과 보다 전역적인 방식으로 최적의 하이퍼파라미터를 검색하는 기능을 포함하여 그리드 검색에 비해 몇 가지 장점이 있습니다. 그리드의 하이퍼파라미터 값만 탐색하는 그리드 검색과 달리, 무작위 검색에서는 그리드에 포함되지 않을 수 있는 영역을 포함하여 전체 하이퍼파라미터 공간을 탐색할 수 있습니다.

예를 들어 "학습률"과 "숨겨진 계층 수"라는 두 개의 하이퍼 매개 변수가 있고 학습률에 대해 0.001에서 0.1 사이의 값과 숨겨진 계층의 수에 대해 1에서 5 사이의 값을 무작위로 탐색하려는 경우, 무작위 검색은 이러한 하이퍼파라미터의 조합을 임의로 선택하고, 각 조합으로 모델을 훈련하고, 검증 세트에서 각 모델의 성능을 평가합니다.

요약하면 무작위 검색은 평가할 하이퍼파라미터의 임의 조합을 선택하는 하이퍼파라미터 최적화 방법입니다. 그리드 검색보다 효율적이고 유연하며 더 큰 하이퍼파라미터 공간을 보다 효과적으로 검색하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 베이지안 최적화와 같은 다른 최적화 기술과 결합하여 최적의 하이퍼 매개변수 집합을 보다 효율적으로 찾을 수 있습니다.

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[베이지안 최적화(Bayesian Search)]

마지막으로, 베이지안 최적화(Bayesian Search)는 확률 모델을 사용하여 하이퍼파라미터와 검증 세트에 대한 모델 성능 간의 관계를 모델링합니다. 이 모델은 모델의 현재 상태를 기반으로, 평가할 다음 하이퍼파라미터 세트를 선택하여 최상의 하이퍼파라미터 세트 검색을 안내하는 데 사용됩니다. 베이지안 최적화는 많은 응용 프로그램에서 그리드 검색 및 무작위 검색보다 더 효율적인 것으로 나타났습니다.

베이지안 최적화는 확률 모델을 사용하여 최적의 하이퍼파라미터 세트 검색을 안내하는 하이퍼파라미터 최적화 방법입니다. 베이지안 최적화의 기본 아이디어는 확률 모델을 사용하여 하이퍼파라미터와 검증 세트의 모델 성능 간의 관계에 대한 믿음을 표현하는 것입니다. 이 모델은 검증 세트에서 모델을 평가할 때마다 업데이트되며 평가할 다음 하이퍼파라미터 세트 검색을 안내하는 데 사용됩니다.

베이지안 최적화에 사용되는 확률 모델은 일반적으로 하이퍼파라미터와 모델 성능 간의 관계를 가우시안 분포로 모델링하는 가우시안 프로세스입니다. 이 분포는 하이퍼파라미터 세트가 주어진 모델의 성능에 대한 우리의 믿음을 나타내며 새로운 하이퍼파라미터 세트에 대한 모델의 성능을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

베이지안 최적화의 각 반복에서 알고리즘은 확률 모델의 현재 상태를 기반으로 평가할 다음 하이퍼 매개변수 세트를 선택합니다. 유효성 검사 세트에서 모델의 최상의 성능을 가져올 가능성이 가장 높은 하이퍼파라미터에 가장 높은 우선순위가 부여됩니다. 각 평가 후, 하이퍼파라미터와 모델 성능 사이의 관계에 대한 새로운 정보를 반영하도록 확률 모델이 업데이트됩니다.

베이지안 최적화는 하이퍼파라미터 공간을 보다 효율적으로 검색하는 기능, 하이퍼파라미터에 대한 제약 조건을 처리하는 기능, 탐색(새로운 하이퍼파라미터 세트 시도) 사이의 균형을 모델링하는 기능을 포함하여 다른 하이퍼파라미터 최적화 방법에 비해 몇 가지 장점이 있습니다.

요약하면 베이지안 최적화는 가우시안 프로세스와 같은 확률 모델을 사용하여 최적의 하이퍼파라미터 집합을 찾는 방법을 안내하는 하이퍼파라미터 최적화 방법입니다. 이것은 많은 응용 프로그램에서 그리드 검색 및 무작위 검색보다 효율적이며 이러한 방법에 비해 하이퍼 매개변수에 대한 제약 조건을 처리하는 기능, 탐색과 활용 간의 균형을 모델링하는 기능, 하이퍼파라미터 공간을 보다 효율적으로 활용합니다.

 

CHAPTER 3. '하이퍼파라미터 최적화' 정리

요약하면 하이퍼파라미터 최적화는 딥러닝, 기계 학습 파이프라인에서 모델의 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있는 중요한 단계입니다. 하이퍼파라미터 최적화에 사용할 수 있는 다양한 방법이 있으며 각각 고유한 절충점이 있으며 방법 선택은 특정 문제와 사용 가능한 계산 리소스에 따라 달라집니다.

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■ 마무리

'하이퍼파라미터 최적화 (Hyperparameter Optimization)'의 특징 등에 대해서 정리해봤습니다.

그럼 오늘 하루도 즐거운 나날 되길 기도하겠습니다
좋아요와 댓글 부탁드립니다 :)

감사합니다.