뉴럴 네트워크에서 정규화 기법 | 과적합 대처

목차

1. 소개
2. 과적합이란?
3. 모델이 과적합인지 확인하는 방법
4. 정규화란 무엇인가?
   1. L1 정규화
   2. L2 정규화
   3. 드롭아웃 정규화
   4. 조기 종료
   5. 데이터 증강
5. 정규화의 장단점
6. 정리
7. 자주 묻는 질문

과적합 문제와 정규화 기법

🔍 소개

과적합은 머신 러닝 모델을 개발할 때 자주 발생하는 문제입니다. 모델이 훈련 데이터에 너무 과하게 적합되어 실제 세계에서의 일반화 능력이 떨어지는 경우를 말합니다. 이 비디오에서는 과적합의 개념과 그 원인, 그리고 과적합을 해결하기 위해 사용되는 정규화 기법들에 대해 알아보겠습니다.

과적합이란?

🤔 과적합이란 무엇인가요?

과적합은 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적합되어 실제 세계의 상황에서의 일반화 능력이 떨어지는 현상입니다. 예를 들어, 하나의 입력과 하나의 출력만 있는 경우, 과적합된 모델은 입력값에 매우 근접하게 학습됩니다. 하지만 이 모델은 실제 세계의 패턴을 잘 이해하지 못하게 됩니다.

🔍 모델이 과적합인지 확인하는 방법:

과적합 여부를 확인하기 위해서는 검증 손실(validation loss)과 훈련 손실(training loss) 사이의 차이를 살펴봅니다. 모델을 더 훈련할수록 훈련 손실은 감소하지만, 어느 시점 이후로 검증 손실이 증가하기 시작한다면 이는 과적합의 시작을 나타냅니다. 훈련 데이터셋에 대한 학습은 잘 되었지만 검증 데이터셋이나 실제 세계에서는 잘 일반화되지 못합니다.

정규화란 무엇인가?

✔️ 정규화의 개념

정규화는 모델의 유연성을 제한하여 과적합을 피하기 위한 방법입니다. 이는 다양한 방법을 사용하여 실현될 수 있습니다. 신경망에서는 주로 가중치(weight) 값을 감소시키는 방법을 사용합니다.

L1 정규화

L1 정규화는 가중치의 절대값을 손실 함수에 추가하여 가중치 값을 감소시킵니다. 이는 양수 및 음수 가중치를 모두 합산하여 손실에 더합니다. 결과적으로, L1 정규화는 가중치를 0으로 가깝게 만들어 몇몇 출력에 대한 중요도를 없앱니다.

L2 정규화

L2 정규화는 가중치의 제곱 값을 손실 함수에 추가하여 가중치 값을 감소시킵니다. 이 방식은 음수 가중치를 양수로 바꾸기도 하지만, 더 큰 가중치에 대해서는 더 큰 페널티를 부여합니다. 결국, L2 정규화는 네트워크의 가중치에 차이를 줄 수 있지만 희소한 네트워크를 만들지는 않습니다.

드롭아웃 정규화

드롭아웃 정규화는 훈련 단계에서 각 뉴런이 비활성화될 확률을 가지게 합니다. 이는 매우 이해하기 쉽습니다. 예를 들어, 훈련 단계에서 랜덤하게 네트워크의 1/4의 뉴런이 비활성화되는 경우, 일부 뉴런이 활성화되지 않습니다. 하지만 테스트할 때는 모든 뉴런을 사용합니다.

조기 종료

조기 종료는 모델이 과적합되는 시점에서 학습을 중단하는 기법입니다. 훈련 중 검증 손실이 일정 기간동안 다시 증가하기 시작하면 조기 종료를 선택합니다. 하지만 이 기법은 훈련과 과적합 방지를 동시에 해결하기 때문에 일부에서는 논란이 되기도 합니다.

데이터 증강

데이터 증강은 네트워크에 더 많은 데이터를 제공하는 것입니다. 이미지와 같은 경우, 이미지를 뒤집거나 회전하는 등의 변형을 가해 데이터를 보강합니다. 이를 통해 모델은 새로운 조건에 대해서도 잘 일반화할 수 있습니다.

정규화의 장단점

👍 장점:

• 과적합을 방지하고 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다.
• 데이터 증강을 통해 모델의 성능과 다양성을 향상시킬 수 있습니다.
• 모델의 불필요한 가중치를 제거하여 메모리와 연산량을 줄일 수 있습니다.

👎 단점:

• 일부 정규화 기법은 추가적인 계산 비용과 파라미터 튜닝을 요구합니다.
• 잘못된 정규화 설정은 과소적합을 발생시킬 수 있습니다.

✅ 정리

과적합은 머신러닝 모델 훈련 시 자주 발생하는 문제입니다. 정규화 기법은 이러한 과적합을 해결하기 위한 유용한 도구입니다. L1 정규화, L2 정규화, 드롭아웃 정규화, 조기 종료, 그리고 데이터 증강은 모델의 유연성을 제한하고 일반화를 돕습니다. 각 기법은 장단점을 가지고 있으며 설정과 튜닝에 따라 성능이 달라질 수 있습니다.

❓ 자주 묻는 질문

1. Q: 정규화 기법은 어떤 상황에서 가장 효과적인가요? A: 정규화 기법의 효과적인 사용은 문제에 따라 다를 수 있습니다. 데이터가 적은 경우에는 데이터 증강이 효과적일 수 있고, 모델이 복잡한 경우에는 L1 또는 L2 정규화가 유효할 수 있습니다.

2. Q: 어떻게 정규화의 하이퍼파라미터를 조정할 수 있나요? A: 보통 검증 세트를 사용하여 정규화 기법의 하이퍼파라미터 값을 조정합니다. 그러나 이는 시도와 오차를 필요로하기 때문에 어려울 수 있습니다. 최적의 하이퍼파라미터를 찾기 위해 그리드 서치나 랜덤 서치와 같은 기법을 사용할 수도 있습니다.

3. Q: 정규화는 항상 성능을 향상시킬까요? A: 정규화는 과적합을 방지하고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 경향이 있지만, 항상 성능을 향상시키지는 않습니다. 데이터가 충분히 다양하거나 모델이 단순한 경우에는 지나치게 정규화할 필요가 없을 수도 있습니다.