[python] 파이썬 PyTorch에서 학습 중 모델의 학습 속도를 조절하는 방법은?

22 Nov 2023

python

딥러닝 모델을 훈련하는 동안 학습 속도를 조절하는 것은 중요한 과정입니다. PyTorch를 사용하여 모델을 훈련하는 경우에는 학습률(learning rate)을 조정하여 속도를 조절할 수 있습니다. 학습률은 매개변수를 업데이트할 때 사용되는 스케일링 요소입니다. 적절한 학습률을 선택하는 것은 모델의 수렴 속도와 정확도에 큰 영향을 미칩니다.

PyTorch에서는 다양한 방법을 사용하여 모델의 학습 속도를 조절할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 주요한 방법입니다.

고정된 학습률 사용:

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

학습률 스케줄링:
```
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)
```
이 방법은 학습률을 일정 주기(step_size)마다 감소시킴으로써 모델의 학습 속도를 조절합니다. gamma 매개변수는 학습률을 감소시킬 비율을 나타냅니다.
학습률을 감소시키는 방법 추가:
```
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    validate(...)
    scheduler.step()
```
이 방법은 앞의 학습률 스케줄링과 함께 사용할 수 있으며, 매 에포크(epoch)마다 학습률을 감소시킵니다.
다른 최적화 알고리즘 사용: PyTorch에서는 SGD 이외에도 Adam, RMSprop 등 다양한 최적화 알고리즘을 지원합니다. 각 최적화 알고리즘마다 학습 속도를 조절하는데 사용되는 매개변수들이 다르므로, 예제 코드와 문서를 참고하여 적절한 알고리즘과 매개변수를 선택해야 합니다.

참고 자료:

PyTorch 문서: Optimizers
블로그: PyTorch로 딥러닝 학습률 조정하기
블로그: PyTorch에서 Optimizer와 Scheduler 사용하기