학습률(learning rate)은 딥러닝 모델의 학습 과정에서 매우 중요한 하이퍼파라미터입니다. 올바른 학습률을 설정하지 않으면 모델의 수렴 속도가 느려지거나, 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다. 이번 글에서는 PyTorch에서 학습률을 찾고 조절하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

학습률의 중요성

학습률은 각 학습 단계에서 모델 파라미터를 얼마나 업데이트할지를 결정합니다. 너무 큰 학습률은 불안정한 학습을 초래할 수 있으며, 매 단계에서 큰 값을 갖는 파라미터 업데이트로 인해 모델이 수렴하지 않는 경향이 있습니다. 반대로, 너무 작은 학습률은 수렴 속도를 늦추고, 학습 과정이 오랜 시간이 걸리는 문제를 발생시킬 수 있습니다. 따라서, 적절한 학습률을 찾는 것은 모델의 성능 향상을 위해 매우 중요한 과정입니다.

학습률 찾기

학습률을 찾는 가장 간단한 방법은 그리드 서치(grid search)입니다. 이 방법은 실험적으로 여러 학습률을 시도해보고, 모델의 성능(예: 손실 값)을 평가하여 가장 좋은 성능을 보이는 학습률을 선택하는 것입니다. PyTorch에서는 학습률을 조절하기 위해 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

import torch.optim as optim

learning_rates = [0.1, 0.01, 0.001]  # 실험할 학습률의 리스트

for learning_rate in learning_rates:
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)
    # 모델을 학습시키고 성능을 평가하는 코드

위의 예시에서는 학습률이 [0.1, 0.01, 0.001]인 경우를 실험해보고 있습니다. 각각의 학습률에 대해 모델을 학습시키고, 성능을 평가하여 가장 좋은 성능을 보이는 학습률을 선택할 수 있습니다.

학습률 조절

학습률을 찾았다면, 이를 실제 학습 과정에서 조절할 수 있습니다. 학습하는 동안 학습률을 조정하는 방법 중 하나는 학습률 스케줄링(learning rate scheduling)입니다. PyTorch에서는 다양한 학습률 스케줄러를 제공합니다. 가장 간단한 스케줄러는 torch.optim.lr_scheduler 모듈에 포함되어 있습니다.

scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

위의 예시에서는 StepLR 스케줄러를 사용하고 있습니다. step_size는 몇 번째 학습 단계마다 학습률을 감소시킬지를 결정하며, gamma는 학습률을 감소시키는 비율을 의미합니다.

학습 도중 학습률을 조절하기 위해, 학습 단계에서 스케줄러를 업데이트해야 합니다.

scheduler.step()

위의 코드를 학습 단계마다 실행하면 학습률이 갱신됩니다.

결론

PyTorch에서는 학습률을 찾고 조절하는 방법에 대해 다양한 기능을 제공합니다. 적절한 학습률을 찾고 조절하는 것은 모델의 성능 향상을 위해 매우 중요한 과정입니다. 따라서, 실제 모델을 구축할 때 학습률 설정과 스케줄링을 적절하게 사용하여 최상의 결과를 얻을 수 있도록 해야합니다.