학습률은 딥러닝 모델을 훈련할 때 매우 중요한 하이퍼파라미터입니다. 학습률은 모델의 가중치를 업데이트하는데 사용되며, 학습률 값이 적절하지 않으면 모델의 수렴성과 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
Fastai 라이브러리는 학습률 스케줄링을 자동으로 처리하는 기능을 제공합니다. 학습률 스케줄링은 훈련 초기에는 높은 학습률을 사용하여 빠르게 수렴하게 하고, 훈련이 진행됨에 따라 학습률을 점차 감소시켜 세밀하게 조정하는 것을 의미합니다. 이를 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
학습률 스케줄링을 위한 기본적인 원칙
Fastai에서 학습률 스케줄링을 수행하기 위해 다음과 같은 원칙을 따릅니다:
- 모델 초기에는 큰 학습률을 사용하여 빠르게 수렴하도록 돕습니다.
- 모델이 수렴하기 시작하면 학습률을 점차 줄여 세밀하게 조정합니다.
- 모델이 수렴한 후에는 작은 학습률을 유지하여 성능을 더욱 향상시킵니다.
Fastai에서는 다양한 학습률 스케줄링 방법을 사용할 수 있습니다. 이제 가장 일반적으로 사용되는 학습률 스케줄링 방법인 One Cycle Policy와 Learning Rate Finder에 대해 알아보겠습니다.
One Cycle Policy
One Cycle Policy는 학습률을 빠르게 증가시킨 뒤, 완만하게 감소시킴으로써 최적의 학습률을 찾아내는 방법입니다. 이 방법은 훈련 초기에 크게 학습률을 증가시켜 빠르게 수렴하도록 도와주고, 훈련이 진행됨에 따라 학습률을 점차 감소시켜 세밀한 조정을 가능하게 합니다.
Fastai에서 One Cycle Policy를 사용하려면 다음과 같이 lr_find() 함수를 사용하여 최적의 학습률을 찾은 뒤, fit_one_cycle() 함수를 사용하여 훈련할 수 있습니다.
learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy)
lr_min, lr_steep = learn.lr_find()
learn.fit_one_cycle(10, lr_max=slice(lr_min, lr_steep))
lr_find() 함수는 하이퍼파라미터를 훈련하기 전에 찾기 위해 학습률 범위를 탐색하는 함수입니다. 반환된 그래프에서 학습률이 높아지면 손실이 급격히 증가하는 지점을 찾아 최적의 학습률 범위를 선택합니다.
fit_one_cycle() 함수는 One Cycle Policy를 적용하여 모델을 훈련하는 함수입니다. lr_max 인자를 통해 최대 학습률 범위를 설정할 수 있으며, slice() 함수를 사용하여 최소 학습률과 최대 학습률 범위를 지정합니다.
Learning Rate Finder
Learning Rate Finder는 학습률을 찾기 위해 모델을 작은 범위에서 훈련한 뒤, 그에 따른 손실 값을 관찰하는 방법입니다. 학습률을 너무 낮게 설정하면 모델이 수렴하는 시간이 오래 걸리고, 학습률이 너무 높으면 모델이 수렴하지 못할 수 있습니다. Learning Rate Finder를 사용하면 최적의 학습률 값을 형성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Fastai에서 Learning Rate Finder를 사용하려면 다음과 같이 lr_find() 함수를 사용하여 최적의 학습률을 찾은 뒤, 그래프를 그려 확인할 수 있습니다.
learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy)
learn.lr_find()
learn.recorder.plot_loss()
lr_find() 함수는 학습률을 탐색하는 것을 도와주는 함수입니다. 함수를 실행하면 학습률을 변경하면서 손실 값을 관찰하며 그래프를 그립니다. 그래프에서 손실 값이 가장 작은 학습률 값을 선택하여 사용하면 됩니다.
결론
Fastai 라이브러리는 학습률 스케줄링을 자동으로 처리해주는 강력한 기능을 제공합니다. One Cycle Policy와 Learning Rate Finder를 사용하여 최적의 학습률을 찾고, 모델의 훈련 속도와 성능을 향상시킬 수 있습니다. 여러분은 이러한 기능을 통해 더 빠르게 딥러닝 모델을 훈련할 수 있습니다.