학습률은 딥러닝 모델을 훈련시킬 때 가장 중요한 하이퍼파라미터 중 하나입니다. 적절한 학습률을 설정하면 모델이 효과적으로 수렴하고 높은 정확도를 달성할 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 fastai 라이브러리를 사용하여 학습률을 조정하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 학습률이란?

학습률은 모델이 각 학습 단계에서 가중치를 업데이트하는 속도를 결정하는 파라미터입니다. 학습률이 너무 크면 모델이 수렴하지 못하고 오버슈팅할 수 있으며, 학습률이 너무 작으면 수렴하는 데 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 따라서 적절한 학습률을 찾는 것은 모델 훈련의 핵심 부분입니다.

2. 학습률 스케줄링

fastai 라이브러리는 학습률을 동적으로 조정하는 기능을 제공합니다. 다양한 학습률 스케줄링 기법을 사용하여 모델 훈련 중에 학습률을 조정할 수 있습니다. 이것은 모델이 최적 학습률인지 확인하고 필요한 경우 자동으로 조정할 수 있는 유연성을 제공합니다.

fastai에서는 다음과 같은 학습률 스케줄러를 제공합니다.

• One Cycle Policy: 훈련 중에 학습률을 선형으로 증가시킨 다음 감소시킵니다. 이를 통해 빠른 수렴과 과적합을 방지할 수 있습니다.
• Learning Rate Finder: 모델을 부분적으로 훈련시켜 학습률에 대한 그래프를 생성하고 최적 학습률을 찾습니다.
• Cosine Annealing: 학습률을 코사인 함수 형태로 감소시킵니다. 이를 통해 학습 중에 학습률을 조정할 수 있습니다.

3. 학습률 조정 코드 예제

다음은 fastai를 사용하여 학습률을 조정하는 예제 코드입니다. 이 코드는 새로운 데이터셋에 대해 이미지 분류 모델을 훈련하는 예시입니다.

from fastai.vision.all import *

# 데이터 로드
path = untar_data(URLs.PETS)/'images'
files = get_image_files(path)
pets = DataBlock(blocks=(ImageBlock, CategoryBlock),
                 get_items=get_image_files,
                 splitter=RandomSplitter(seed=42),
                 get_y=using_attr(RegexLabeller(r'(.+)_\d+.jpg$'), 'name'),
                 item_tfms=Resize(460),
                 batch_tfms=aug_transforms(size=224, min_scale=0.75))

dls = pets.dataloaders(path)

# 모델 초기화
learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy)

# 학습률 조정
learn.lr_find()
learn.fit_one_cycle(5, lr_max=0.01)

위의 예제에서 lr_find() 함수는 최적 학습률을 찾기 위해 모델을 부분적으로 훈련시킵니다. 그리고 fit_one_cycle() 함수는 One Cycle Policy를 사용하여 훈련을 진행합니다.

4. 마무리

학습률 조정은 딥러닝 모델의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. fastai를 사용하면 다양한 학습률 스케줄링 기법을 적용하여 모델을 효과적으로 훈련시킬 수 있습니다. 위의 예제 코드를 참고하여 자신의 모델에 학습률 조정 기법을 적용해보세요.

Happy coding!