[파이썬] Keras 고급 훈련 전략 및 기법

07 Sep 2023

Keras

Keras는 딥러닝 모델을 빠르고 간편하게 구축할 수 있는 인기 있는 프레임워크입니다. 그러나 Keras를 사용하여 모델을 훈련시킬 때 몇 가지 고급 전략과 기법을 적용하는 것은 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 이 블로그 포스트에서는 몇 가지 유용한 Keras 고급 훈련 전략과 기법을 소개하겠습니다.

1. 데이터 증강 (Data Augmentation)

데이터 증강은 훈련 데이터를 인공적으로 확장하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 기법입니다. 이미지 분류 모델의 경우, 이미지를 회전, 이동, 확대/축소 등의 변형을 가하여 훈련 데이터를 증강하는 것이 일반적입니다.

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=30,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)

datagen.fit(x_train)

위의 코드에서는 Keras의 ImageDataGenerator를 사용하여 이미지 증강을 수행합니다. rotation_range, width_shift_range, height_shift_range, shear_range, zoom_range, horizontal_flip, fill_mode 등의 매개변수를 설정하여 다양한 변형을 지정할 수 있습니다. datagen.fit() 함수를 호출하여 데이터 증강을 수행할 이미지 데이터를 준비합니다.

2. 조기 종료 (Early Stopping)

조기 종료는 과적합을 방지하기 위한 효과적인 방법입니다. 모델의 성능이 일정 기준에 도달한 후에는 추가적인 반복을 수행하지 않고 훈련을 조기 종료하는 것입니다. Keras는 조기 종료를 구현하기 위한 EarlyStopping 콜백을 제공합니다.

from keras.callbacks import EarlyStopping

early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3, verbose=1)

model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[early_stop])

위의 예제에서는 EarlyStopping 콜백을 생성하여 monitor에는 모니터링할 지표를 선택하고, patience에는 성능이 개선되지 않아도 훈련을 얼마나 지속할 것인지를 설정합니다. callbacks 매개변수에 EarlyStopping 콜백을 포함하여 fit() 함수를 호출하면, 지정한 지표가 개선되지 않을 때 훈련이 자동으로 종료됩니다.

3. 학습률 스케줄링 (Learning Rate Scheduling)

학습률 스케줄링은 훈련 도중 학습률을 조정하여 모델의 성능을 향상시키는 기법입니다. 초기에는 큰 학습률로 빠르게 수렴하고, 점차 작은 학습률로 세밀한 조정을 수행할 수 있습니다. Keras에서는 LearningRateScheduler 콜백을 사용하여 학습률을 동적으로 조정할 수 있습니다.

from keras.callbacks import LearningRateScheduler

def scheduler(epoch, lr):
    if epoch < 10:
        return lr
    else:
        return lr * 0.1

lr_scheduler = LearningRateScheduler(scheduler)

model.fit(x_train, y_train, callbacks=[lr_scheduler])

위의 예시에서는 scheduler 함수를 정의하여 각 에포크마다 학습률을 계산합니다. LearningRateScheduler 콜백에 scheduler 함수를 전달하여 학습률 스케줄링을 수행하는 것입니다.

4. 배치 정규화 (Batch Normalization)

배치 정규화는 각 층의 활성화 출력을 평균과 분산을 사용하여 정규화하는 기법입니다. 이를 통해 학습할 때 발생할 수 있는 그래디언트 손실 문제를 완화시키고, 모델의 성능을 향상시키는 효과를 얻을 수 있습니다. Keras의 BatchNormalization 층을 사용하여 배치 정규화를 적용할 수 있습니다.

from keras.layers import BatchNormalization

model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())

위의 코드에서는 BatchNormalization을 층을 Conv2D 이후에 추가하여 배치 정규화를 수행합니다. 이를 통해 모델이 더욱 안정적으로 훈련될 수 있습니다.

결론

Keras를 사용하여 딥러닝 모델을 훈련시킬 때 데이터 증강, 조기 종료, 학습률 스케줄링, 배치 정규화와 같은 고급 훈련 전략과 기법을 적용하는 것은 모델의 성능을 높이고 훈련 속도를 향상시킬 수 있는 중요한 요소입니다. 이 블로그 포스트에서는 몇 가지 유용한 Keras 고급 훈련 전략과 기법을 소개했습니다. 이를 통해 더 나은 딥러닝 모델을 구축하고 정확성을 개선할 수 있습니다.