[파이썬] fastai에서의 정규화 방법

07 Sep 2023

fastai

fastai는 딥 러닝 모델을 훈련시키고 평가하는 데 도움을 주는 고급 라이브러리입니다. 정규화는 모델의 성능을 향상시키는 중요한 요소이며, fastai에서는 다양한 정규화 방법을 제공하고 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 fastai에서 제공하는 몇 가지 주요 정규화 방법을 살펴보겠습니다.

배치 정규화

배치 정규화는 신경망의 각 레이어에서 입력 데이터의 평균과 분산을 정규화하는 방법입니다. 이는 레이어 간의 강력한 상관 관계를 줄이고, 그래디언트의 흐름을 개선하여 모델의 안정성을 높입니다. fastai에서는 nn.BatchNorm 클래스를 통해 배치 정규화를 구현할 수 있습니다. 아래는 배치 정규화를 적용한 예제 코드입니다.

import torch
from fastai.vision import *

# 데이터 준비
data = ImageDataBunch.from_folder(path, train="train", valid="valid")

# 모델 정의
model = cnn_learner(data, models.resnet34, metrics=accuracy)

# 배치 정규화 추가
model = nn.Sequential(
    nn.BatchNorm(3),  # 입력 데이터의 채널 수에 따라 조정
    model
)

가중치 감쇠

가중치 감쇠는 모델의 가중치를 제한하는 정규화 방법으로, 가중치 값이 너무 크지 않도록 제어하는 역할을 합니다. 이는 모델의 일반화 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다. fastai에서는 wd 매개변수를 사용하여 가중치 감쇠를 적용할 수 있습니다. 예제 코드는 다음과 같습니다.

import torch
from fastai.vision import *

# 데이터 준비
data = ImageDataBunch.from_folder(path, train="train", valid="valid")

# 모델 정의
model = cnn_learner(data, models.resnet34, metrics=accuracy, wd=0.1)  # 가중치 감쇠 적용

드롭아웃

드롭아웃은 신경망의 일부 유닛을 임의로 제거하여 과적합을 방지하는 방법입니다. fastai에서는 nn.Dropout 클래스를 통해 드롭아웃을 구현할 수 있습니다. 예제 코드는 다음과 같습니다.

import torch
from fastai.vision import *

# 데이터 준비
data = ImageDataBunch.from_folder(path, train="train", valid="valid")

# 모델 정의
model = cnn_learner(data, models.resnet34, metrics=accuracy)
model.model[-1].add_module('dropout', nn.Dropout(p=0.5))  # 드롭아웃 추가

fastai에서 제공하는 정규화 방법은 이 외에도 더 많이 있습니다. 이를 통해 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 참고로, 모델에 적합한 정규화 방법을 결정하기 위해서는 실험과 조정이 필요합니다.