[python] 파이썬 PyTorch에서 모델의 가중치 초기화를 다양하게 설정하는 방법은?

22 Nov 2023

python

PyTorch는 딥 러닝 모델을 구축하기 위한 인기 있는 프레임워크입니다. 모델의 성능을 향상시키기 위해 가중치 초기화는 중요한 단계입니다. 여기서는 PyTorch에서 모델 가중치 초기화를 다양한 방법으로 설정하는 방법을 알아보겠습니다.

주요 가중치 초기화 방법

1. 무작위 초기화 (Random Initialization)

가장 기본적인 초기화 방법으로, 모든 가중치를 무작위로 초기화합니다. PyTorch에서는 torch.nn.init 모듈을 사용하여 모든 가중치를 무작위로 초기화할 수 있습니다.

import torch
import torch.nn as nn

# 모델 정의
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_size, hidden_size),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(hidden_size, output_size)
)

# 모든 가중치를 무작위로 초기화
for param in model.parameters():
    torch.nn.init.uniform_(param, -1, 1)  # -1부터 1까지의 균등 분포에서 무작위로 초기화

2. 사전 학습된 가중치 초기화 (Pretrained Initialization)

이 방법은 사전 학습된 모델의 가중치를 사용하여 모델을 초기화하는 방식입니다. 예를 들어, 이미지 분류 작업에서는 ImageNet 데이터셋에 사전 학습된 가중치를 사용하는 것이 일반적입니다.

import torchvision.models as models

# 사전 학습된 ResNet 모델 불러오기
model = models.resnet18(pretrained=True)

3. Xavier 초기화 (Xavier Initialization)

Xavier 초기화는 신경망 가중치를 초기화하는 방법 중 하나로, 이 방법은 모델의 입력과 출력 크기에 기반하여 가중치를 초기화합니다. PyTorch에서는 torch.nn.init 모듈의 xavier_uniform_ 또는 xavier_normal_ 함수를 사용하여 Xavier 초기화를 수행할 수 있습니다.

import torch
import torch.nn as nn

# 모델 정의
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_size, hidden_size),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(hidden_size, output_size)
)

# Xavier 초기화를 사용하여 가중치 초기화
for param in model.parameters():
    torch.nn.init.xavier_uniform_(param)  # Xavier 초기화

결론

PyTorch에서는 가중치 초기화를 다양한 방법으로 설정할 수 있습니다. 무작위 초기화, 사전 학습된 가중치 초기화, 그리고 Xavier 초기화는 대표적인 가중치 초기화 방법입니다. 모델의 성능을 향상시키기 위해 가중치 초기화 방법을 신중하게 선택하십시오.

주요 가중치 초기화 방법

1. 무작위 초기화 (Random Initialization)

2. 사전 학습된 가중치 초기화 (Pretrained Initialization)

3. Xavier 초기화 (Xavier Initialization)

결론

참고 자료