PyTorch는 딥러닝 프레임워크로, 학습 속도를 조절하는 방법을 제공합니다. 학습 속도를 조절하여 모델의 수렴 속도와 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 여기에서는 PyTorch의 학습 속도를 조절하는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.

1. 학습 속도를 조절하는 optimizer의 learning rate 변경
   • PyTorch에서 optimizer는 학습 알고리즘을 적용하는 도구입니다. optimizer의 learning rate을 조정하여 학습 속도를 변화시킬 수 있습니다.
   • 예를 들어, 스텝 크기(step size)를 조절하여 learning rate을 변경할 수 있습니다. 보통 작은 learning rate은 모델이 더 정확하게 수렴하게 하고, 큰 learning rate은 빠른 학습을 유도합니다.
   • 다음은 optimizer의 learning rate를 조정하는 예시입니다.

   import torch
   import torch.optim as optim
   
   learning_rate = 0.1
   optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)
   

2. 학습 속도를 조절하는 learning rate scheduler 사용
   • PyTorch에는 학습 중에 학습 속도를 동적으로 조절할 수 있는 learning rate scheduler를 제공합니다.
   • 학습 속도 스케줄러는 학습의 특정 단계(step)에서 learning rate을 조정할 수 있으며, 예를 들어 특정 에폭(epoch)마다 learning rate을 감소시킬 수 있습니다.
   • 다음은 learning rate scheduler를 사용하여 learning rate을 조정하는 예시입니다.

   from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
   
   # optimizer 생성
   optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)
   
   # learning rate scheduler 생성
   scheduler = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
   

   • 위 예시에서는 에폭마다 learning rate을 10%로 줄입니다.

위의 예시들은 PyTorch에서 학습 속도를 조절하는 방법을 보여줍니다. 모델과 데이터에 따라 최적의 학습 속도를 찾기 위해 실험해보는 것이 중요합니다. PyTorch의 문서에서 optimizer 및 learning rate scheduler에 대한 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. +관련 레퍼런스