TensorFlow 학습률 변경 방법

인공지능 및 기계학습을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리는 TensorFlow라고 불립니다. 다양한 작업에 적용될 수 있지만, 심층 신경망 학습 및 추론에는 특별한 관심이 쏠립니다.

TensorFlow는 구글의 인공지능 연구 부서인 Google Brain에 의해 개발되었습니다. 2015년 초기 출시 이후, 전 세계에서 가장 널리 사용되는 기계 학습 라이브러리 중 하나로 자리매김했습니다.

Python, C++, Java 등 TensorFlow는 여러 프로그래밍 언어에서 접근 가능합니다. 또한 Linux, macOS, Windows, Android, iOS와 같은 다양한 운영 체제에서 작동합니다.

TensorFlow는 효과적인 기계 학습 및 인공지능 도구입니다. 많은 기능을 제공하며 사용이 간편합니다. 만약 기계 학습에 관심이 있다면 TensorFlow는 좋은 시작점입니다.

TensorFlow는 다양한 유형의 작업에 적용할 수 있는 유연한 라이브러리로, 다음과 같은 작업에 사용될 수 있습니다:

• 이미지 분류
• 자연어 처리
• 음성 인식
• 추천 시스템
• 로보틱스
• 의료 영상
• 금융 예측

텐서플로우에서의 학습률은 모델의 가중치가 훈련 중에 얼마나 자주 변경되는지를 조절하는 하이퍼파라미터입니다. 최적의 값은 해결되는 문제의 세부 사항, 모델의 아키텍처 및 데이터셋의 크기에 따라 달라집니다. 종종 0.001 또는 0.01과 같은 작은 양수 값으로 선택되지만, 항상 그런 것은 아닙니다.

텐서플로우의 학습률 변경 방법

텐서플로우에서 학습률을 변경하는 다양한 방법과 전략이 있습니다. 다음은 세 가지 일반적인 접근 방식입니다.

수동 학습률 할당

학습률 변수에 새 값을 직접 입력함으로써 가장 간단한 방법으로 학습률을 변경할 수 있습니다. 이 방법은 학습률을 텐서플로우 변수 또는 파이썬 변수로 지정하고, 훈련 중에 그 값을 업데이트합니다. 예를 들어:

import tensorflow as tf

# 학습률 변수 정의
learning_rate = tf.Variable(0.001, trainable=False)

# 훈련 중에 필요에 따라 학습률 업데이트
# 예를 들어, 새 학습률 0.0001 설정
tf.keras.backend.set_value(learning_rate, 0.0001)

위의 코드는 텐서플로우의 학습률 변수에 새 값을 수동으로 입력하여 학습률을 변경하는 방법을 설명합니다. 아래에 단계별로 나열되어 있습니다:

학습률을 위한 변수 정의:

learning_rate = tf.Variable(0.001, trainable=False)

이 줄은 learning_rate라는 텐서플로우 변수를 생성하고 초기값으로 0.001을 초기화합니다. trainable=False 인수는 학습률 변수가 훈련 중에 업데이트되지 않도록 합니다.

필요에 따라 학습률 업데이트:

tf.keras.backend.set_value(learning_rate, 0.0001)

이 예시에서는 tf.keras.backend에서 제공하는 set_value 함수를 사용하여 학습률 변수의 값을 업데이트합니다. 첫 번째 인자는 업데이트할 변수(learning_rate)이고, 두 번째 인자는 새로운 학습률 값(0.0001인 경우)입니다.

학습 중에 학습률 변수를 수동으로 업데이트하여 언제 어떻게 학습률이 변하는지 조절할 수 있습니다. 다양한 설정을 시험해보거나, 특정 상황에 따라 학습률을 변경하거나, 자신만의 학습률 계획을 만들 수도 있습니다.

이 방법으로 학습률에 대한 완전한 제어권을 가지지만, 필요에 따라 수동으로 변경해야 합니다.

학습률 스케줄

학습률 스케줄을 사용하여 학습 중에 학습률을 체계적으로 변경할 수 있습니다. TensorFlow에는 다음과 같은 여러 가지 내장된 학습률 스케줄이 있습니다:

tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay, tf.keras.optimizers.schedules.PiecewiseConstantDecay, 또는 tf.keras.optimizers.schedules.CosineDecay 등이 있습니다. 이러한 일정들은 미리 정의된 규칙에 따라 학습 속도를 변경합니다. 예를 들어:

import tensorflow as tf

# 학습률 스케줄 정의
learning_rate_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    initial_learning_rate=0.001,
    decay_steps=10000,
    decay_rate=0.96
)

# 학습률 스케줄을 사용한 옵티마이저 생성
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate_schedule)

위의 코드 스니펫은 TensorFlow에서 ExponentialDecay 학습률 스케줄을 사용하는 방법을 보여줍니다. 각 매개변수의 역할을 간략하게 설명하면:

• initial_learning_rate: 학습 시작 시의 초기 학습률입니다.
• decay_steps: 학습률이 감소하게 되는 단계 수입니다.
• decay_rate: 학습률이 감소하는 비율입니다. 예를 들어, decay_rate가 0.96으로 설정되어 있으면, 학습률은 decay_steps마다 0.96을 곱해집니다.

학습률 일정을 사용하여 최적화 프로그램을 만들려면 learning_rate_schedule 객체를 최적화 프로그램의 learning_rate 매개 변수로 전달합니다. 코드에서는 Adam 최적화 프로그램을 사용하고 있지만, 이 학습률 일정을 다른 최적화 프로그램과 함께 사용할 수도 있습니다.

학습률 일정으로 ExponentialDecay를 사용하면 학습률이 시간이 지남에 따라 점차 감소하여 훈련 중에 모델이 보다 효과적으로 수렴할 수 있습니다. initial_learning_rate, decay_steps, decay_rate 값을 특정 요구 사항과 훈련 데이터의 특성에 따라 조정하십시오.

이 방법은 정의된 일정에 따라 학습률을 자동으로 조정하므로 수동 개입이 필요하지 않습니다.

콜백

TensorFlow는 특정 조건에 따라 학습률을 동적으로 변경할 수 있는 콜백 메커니즘도 제공합니다. 예를 들어, tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler 콜백을 사용하여 사용자 지정 학습률 일정을 정의하거나 tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau 콜백을 사용하여 검증 손실이 평평해지면 학습률을 감소시킬 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

import tensorflow as tf

# 학습률을 동적으로 변경하는 콜백 정의
lr_callback = tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(
    monitor='val_loss',
    factor=0.1,
    patience=5,
    min_lr=0.0001
)

# 모델 훈련 중에 콜백을 fit() 함수에 전달
model.fit(
    x_train, y_train,
    validation_data=(x_val, y_val),
    callbacks=[lr_callback]
)

위의 코드 스니펫은 ReduceLROnPlateau 콜백을 사용하여 모델 훈련 중에 학습률을 동적으로 변경하는 방법을 보여줍니다. 각 매개변수가 하는 일에 대한 분석은 다음과 같습니다:

• monitor: 모니터링할 메트릭. 이 경우, ‘val_loss,’로 설정되어 있으므로 콜백은 검증 손실을 모니터링합니다.
• factor: 제공된 조건이 충족되면 학습률이 하락하는 데 사용되는 인자. 예를 들어 인자가 0.1로 설정되어 있으면, 학습률은 0.1을 곱해집니다.
• patience: 학습률이 감소되기 전에 개선이 없는 에포크의 수. 검증 손실이 patience 에포크 동안 개선되지 않으면 학습률이 감소됩니다.
• min_lr: 학습률이 감소될 수 있는 최소값. 학습률이 이 최소값에 도달하면 더 이상 감소되지 않습니다.

이 콜백을 사용하려면 모델을 훈련할 때 fit() 함수에 매개변수로 전달해야 합니다. x_train, y_train, x_val, y_val를 실제 훈련 및 검증 데이터로 교체하십시오.

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

훈련 중에 ReduceLROnPlateau 콜백은 검증 손실을 모니터링하고, 이를 patience 에포크 수만큼 개선하지 않으면 학습률이 지정된 요인에 따라 감소됩니다. 이를 통해 훈련 중 모델의 성능에 따라 학습률을 적응적으로 조정할 수 있습니다.

콜백을 사용하면 훈련 중 특정 상황이나 이벤트에 대응하여 학습률을 변경할 수 있는 추가적인 자유를 얻을 수 있습니다.

텐서플로우의 학습률을 변경하는 몇 가지 전형적인 방법입니다. 사용하는 방법은 요구 사항과 사용 사례에 따라 달라집니다.

결론

모델의 최적 학습률 스케줄은 데이터와 모델 아키텍처에 따라 다릅니다. 다양한 스케줄을 실험하여 모델에 가장 적합한 스케줄을 찾아보십시오.