딥러닝 성능관리란?
모델의 정확도를 높이고, 학습 및 추론 시간을 최적화하며, 과적합을 방지하는 등의 전반적인 모델 성능을 개선하는 과정이다
1. 데이터 품질 개선
- 데이터 전처리: 잘못된 레이블이나 노이즈가 있는 데이터를 걸러내거나 교정하여 데이터 품질을 높입니다.
- 데이터 증강(Data Augmentation): 이미지 회전, 자르기, 색상 변화 등 데이터를 다양하게 변형하여 데이터셋의 크기를 증가시키고 과적합(overfitting)을 방지합니다.
2. 모델 구조 최적화
- 적절한 모델 아키텍처 선택: 문제 유형에 맞는 아키텍처(예: CNN, RNN, Transformer)를 선택하여 성능을 최적화합니다.
- 하이퍼파라미터 튜닝: 학습률, 배치 크기, 층의 수, 뉴런의 수 등 하이퍼파라미터를 조정하여 모델 성능을 향상시킵니다.
- 전이 학습(Transfer Learning): 사전 학습된 모델을 재사용하여 학습 시간을 단축하고, 학습이 어려운 문제에 대해서도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다.
3. 모델 학습 과정 개선
- 최적화 알고리즘: Adam, RMSprop, SGD 등 최적화 알고리즘을 상황에 맞게 사용하여 학습 속도와 안정성을 개선합니다.
- 학습률 스케줄링(Learning Rate Scheduling): 학습이 진행됨에 따라 학습률을 줄여 나가면 더 안정적인 수렴을 도울 수 있습니다.
- 조기 종료(Early Stopping): 검증 손실이 더 이상 감소하지 않을 때 학습을 중단하여 과적합을 방지합니다.
4. 정규화 기법 적용
- 드롭아웃(Dropout): 학습 중 일부 뉴런을 랜덤하게 비활성화하여 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다.
- L1, L2 정규화: 가중치 값이 너무 커지는 것을 방지하기 위해 손실 함수에 정규화 항을 추가하여 과적합을 줄입니다.
- 배치 정규화(Batch Normalization): 각 배치의 데이터 분포를 정규화하여 학습의 안정성을 높이고 수렴 속도를 증가시킵니다.
5. 모델 평가와 개선
- 교차 검증(Cross Validation): 여러 데이터 셋으로 나누어 모델을 평가하여 과적합 여부를 판단합니다.
- 혼동 행렬(Confusion Matrix)과 ROC-AUC 곡선: 분류 모델의 성능을 상세히 분석하고 모델이 어떤 부분에서 오류를 내는지 파악합니다.
6. 하드웨어와 배포 최적화
- GPU/TPU 사용: 대규모 연산을 빠르게 처리하기 위해 GPU 또는 TPU를 활용합니다.
- 모델 경량화: 양자화(Quantization) 또는 지식 증류(Knowledge Distillation) 등을 사용하여 모델의 크기와 계산량을 줄여 배포에 적합하게 만듭니다.
- 파이프라인 최적화: 데이터 전처리와 모델 추론 과정을 효율적으로 병렬화하거나, 캐싱 등을 통해 배포 환경에서 성능을 극대화합니다.
7. 실험 추적 및 모니터링
- 로그 기록: 학습 중 손실 값, 정확도 등을 기록하여 모델이 어떻게 학습되고 있는지 모니터링합니다.
- 모델 버전 관리: 모델의 여러 버전을 관리하고, 각 버전의 성능을 기록하여 최적의 모델을 선택할 수 있도록 합니다.
- 실시간 모니터링: 배포된 모델의 성능을 실시간으로 모니터링하여 이상 징후가 있는 경우 빠르게 대응합니다.
이런것들이 있다 출처- 지피티
그중에서
early stopping, Dropout 을 알아보자
Early Stopping
Early Stopping은 딥러닝 모델 학습 중 **과적합(Overfitting)**을 방지하기 위해 사용하는 기법입니다. 과적합은 모델이 학습 데이터를 지나치게 잘 맞추려 하면서, 일반화 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 이를 방지하기 위해 Early Stopping을 사용하여 검증 손실(validation loss)이 더 이상 개선되지 않으면 학습을 중단합니다.
- 원리: 모델 학습이 진행되면서 훈련 손실(training loss)은 보통 지속적으로 줄어들지만, 검증 손실은 일정 시점 이후부터 증가할 수 있습니다. 이는 모델이 훈련 데이터에 과적합되고 있음을 의미합니다. Early Stopping은 검증 손실이 일정 횟수(epoch) 동안 개선되지 않으면 학습을 중단하는 방식으로, 과적합 전에 학습을 멈추어 일반화 성능을 최적화하는 데 목적이 있습니다.
- 사용 방법: Early Stopping을 사용할 때는 주로 아래와 같은 파라미터를 설정합니다:
- Patience: 검증 손실이 개선되지 않을 때 얼마나 더 기다릴지 설정하는 값입니다. 예를 들어 patience=10으로 설정하면, 검증 손실이 10번의 epoch 동안 개선되지 않으면 학습을 중단합니다.
- Restore Best Weights: 학습 중 가장 성능이 좋았던 모델의 가중치를 복원할지 결정하는 옵션입니다. 이를 활성화하면 검증 성능이 최고였을 때의 가중치를 최종 모델로 사용하게 됩니다.
from keras.callbacks import EarlyStopping
es = EarlyStopping(monitor = 'val_loss', min_delta = 0, patience = 0)
장점:
- 과적합 방지: Early Stopping은 과적합이 발생하기 전에 학습을 중단하여, 모델의 일반화 성능을 높여줍니다.
- 학습 시간 단축: 검증 손실이 더 이상 개선되지 않는 시점에서 학습을 중단함으로써 불필요한 학습 시간을 줄일 수 있습니다.
단점:
- 적절한 Patience 설정의 어려움: 너무 짧은 patience 값은 충분히 학습되지 않은 모델을 생성할 수 있고, 너무 긴 patience 값은 과적합을 초래할 수 있습니다. 적절한 값을 찾기 위해서는 여러 번의 실험이 필요합니다.
Dropout
Dropout은 딥러닝 모델이 학습 중에 **과적합(Overfitting)**되지 않도록 방지하는 정규화 기법 중 하나입니다. 뉴런 간의 상관관계를 줄여 모델이 지나치게 복잡해지는 것을 막습니다.
- 원리: 학습 과정 중에 특정 비율의 뉴런을 무작위로 비활성화(drop) 시킵니다. 이렇게 함으로써 특정 뉴런이 다른 뉴런에 지나치게 의존하는 것을 방지하고, 뉴런들이 보다 독립적으로 특징을 학습할 수 있도록 만듭니다. 예를 들어, dropout rate = 0.5로 설정하면, 학습 과정에서 각 훈련 단계마다 절반의 뉴런이 임의로 비활성화됩니다.
- Dropout의 작동 방식:
- 학습 중: 매 학습 단계마다 무작위로 일부 뉴런을 비활성화시켜서, 매번 다른 신경망 구조를 통해 학습이 이루어지도록 합니다.
- 추론(inference) 중: 추론 시에는 모든 뉴런이 활성화된 상태로, 학습 시 비활성화된 뉴런들을 고려하여 가중치들을 조정합니다.
model3 = Sequential([Input(shape = (nfeatures,)),
Dense(128, activation = 'relu'),
Dropout(0.3),
Dense(64, activation = 'relu'),
Dropout(0.3),
Dense(32, activation = 'relu'),
Dropout(0.3),
Dense(16, activation = 'relu'),
Dropout(0.3),
Dense(10, activation = 'softmax')])- 장점:
- 과적합 방지: 뉴런의 일부를 무작위로 비활성화함으로써 특정 뉴런이 학습에 과도하게 영향을 주는 것을 막고, 학습된 표현이 좀 더 일반화되도록 만듭니다.
- 앙상블 효과: Dropout은 하나의 모델에서 서로 다른 부분집합의 뉴런들로 이루어진 여러 신경망을 학습하는 것과 유사한 효과를 냅니다. 이로 인해 성능이 좋아지는 앙상블 효과가 발생합니다.
- 단점:
- 학습 속도 감소: Dropout을 적용하면 학습 시 비활성화된 뉴런이 있어 각 배치마다 모델이 달라지기 때문에 수렴 속도가 느려질 수 있습니다.
- 적절한 Dropout 비율 선택의 어려움: 일반적으로 0.2~0.5 사이의 비율을 많이 사용하지만, 데이터의 특성과 모델의 복잡도에 따라 적절한 비율을 선택하는 것이 중요합니다. 너무 낮은 비율은 효과가 미미하고, 너무 높은 비율은 학습을 어렵게 만들 수 있습니다.