[딥러닝] 배치 (Batch), 배치 사이즈, 배치 크기 (Batch size) 해설, 정리, 요약

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안녕하세요, HELLO

 

"Batch 배치"와 "Batch size 배치 사이즈"는 딥러닝에서 많이 사용되지만, 헷갈리기 쉬워 혼용되는 용어입니다. 

오늘은 배치와 배치 사이즈에 대해서 정리하려고 합니다.

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CHAPTER 1. 'Batch, Batch size' 정리

 

CHAPTER 2. 'Batch size 하이퍼파라미터' 정리 

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CHAPTER 1. 'Batch, Batch size' 정리

 

 

배치는 독립적으로 처리되지만 병렬로 처리되는 일련의 샘플입니다. 즉, 배치는 모델의 매개변수를 업데이트하는 데 사용되는 전체 교육 데이터 세트의 하위 집합입니다. 배치 사용의 기본 개념은 모델이 한 번에 하나의 샘플을 처리하는 것보다, 계산적으로 더 효율적일 수 있는 forward/backward path에서 여러 샘플로부터 학습할 수 있도록 한다는 것입니다.

배치 사이즈는 각 배치의 샘플 수입니다. 모델의 성능과 학습 프로세스의 수렴 속도에 영향을 줄 수 있는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 일반적으로 배치 사이즈가 클수록 학습 프로세스의 각 반복에서 더 많은 데이터를 사용하므로 계산 리소스를 보다 효율적으로 사용할 수 있으므로, 학습 시간이 빨라지고 메모리 사용량이 낮아질 수 있습니다. 그러나 더 큰 배치 사이즈를 사용하면, 모델 매개변수에 대한 각 업데이트가 훈련 데이터의 더 많은 부분을 기반으로 하기 때문에, 모델의 정확도가 떨어질 수 있으며, 이로 인해 최적화 환경이 평활해지고 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 

반면에 배치 사이즈가 작을수록 모델 매개변수에 대한 각 업데이트가 훈련 데이터의 작은 부분을 기반으로 하므로, 훈련에 더 쉽게 적응할 수 있는 더 민감한 최적화 프로세스가 될 수 있기 때문에 더 정확한 모델로 이어질 수 있습니다. 그러나 배치 사이즈가 작을수록 학습 프로세스의 속도가 느려지고 메모리 사용량이 증가할 수 있습니다. 학습 프로세스의 각 반복에는 모델 매개변수에 대한 더 많은 업데이트가 필요하므로, 더 많은 계산과 중간 결과를 저장하기 위한 더 많은 메모리가 필요하기 때문입니다.

딥러닝에서 배치로 작업할 때 염두에 두어야 할 다른 중요한 사항은 다음과 같습니다.

• 배치 사이즈는 신중하게 선택해야 하며 특정 문제와 사용 가능한 계산 리소스(예: 메모리 및 GPU 성능)에 따라 다릅니다.
• 배치 정규화는 뉴런의 활성화를 배치로 정규화하기 위해 딥러닝에서 자주 사용되는 기술로, 모델의 성능과 안정성을 향상할 수 있습니다.
• 배치 사이즈의 선택은 보이지 않는 새로운 데이터로 일반화하는 모델의 기능에도 영향을 미칠 수 있습니다. 배치 사이가 작을수록 훈련 데이터의 더 많은 변형에 모델이 노출되므로 더 나은 일반화로 이어질 수 있습니다.
• 미니 배치 경사하강법은 딥러닝에서 사용되는 일반적인 최적화 알고리즘으로, 모델의 매개변수가 단일 샘플의 경사가 아닌 샘플의 작은 배치의 평균 경사를 기반으로 업데이트됩니다.

 

 

CHAPTER 2. 'Batch size 2의 배수' 정리

 

그리고 배치 사이즈와 관련된 논문 및 코드를 읽을 때 배치 사이즈는 종종 2의 거듭제곱(예: 16, 32, 64, 128) 순서로 권장됩니다. 배치 사이즈가 2의 거듭제곱(예: 16, 32, 64, 128) 순서로 권장되는 이유는 최신 GPU의 기본 하드웨어 및 메모리 아키텍처와 관련이 있습니다.

GPU는 데이터를 병렬로 처리하도록 최적화되어 있으며, 이를 수행하는 방식은 데이터를 "워프 warp"라는 덩어리로 구성하는 것입니다. 워프는 동시에 동일한 명령을 실행하는 32개의 스레드 그룹입니다. 배치 크기가 32의 배수이면 GPU가 단일 워프에서 전체 배치를 처리할 수 있으므로 성능이 향상되고 GPU 리소스를 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.

또한 2의 거듭제곱인 배치 크기를 사용하면 메모리 할당 및 관리가 더 쉬워집니다. 예를 들어 배치 크기가 2의 거듭제곱이면 메모리를 균일한 크기의 chunk 청크로 나누는 것이 더 쉽습니다. 이렇게 하면 GPU 메모리를 보다 효율적으로 사용하고 메모리 오류 또는 다른 문제의 가능성을 줄일 수 있습니다.

요약하면, 2의 거듭제곱인 배치 크기를 사용해야 하는 엄격한 요구 사항은 없지만, GPU 리소스를 보다 효율적으로 사용하고 성능을 향상할 수 있기 때문에 그렇게 하는 것이 좋은 생각인 경우가 많습니다.

 

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■ 마무리

 

'배치 (Batch), 배치 사이즈, 배치 크기 (Batch size)'에 대해서 정리해 봤습니다.

 

그럼 오늘 하루도 즐거운 나날 되길 기도하겠습니다

좋아요와 댓글 부탁드립니다 :)

 

감사합니다.