기계 학습 영역에서 하이퍼파라미터는 알고리즘의 성능과 동작을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 하이퍼파라미터는 학습 과정이 시작되기 전에 설정되는 매개변수입니다. 훈련 중에는 학습되지 않습니다. 대신 학습 과정 자체를 제어합니다. 대조적으로, 신경망의 가중치와 같은 모델 매개변수는 훈련 중에 학습됩니다.
기계 학습 알고리즘에서 흔히 발견되는 하이퍼파라미터의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.
1. 학습률(α): 학습률은 손실 기울기와 관련하여 네트워크의 가중치를 조정하는 정도를 제어하는 하이퍼파라미터입니다. 학습률이 높으면 모델의 매개변수가 크게 변동하는 오버슈팅이 발생할 수 있고, 학습률이 낮으면 수렴 속도가 느려질 수 있습니다.
2. 숨겨진 유닛/레이어 수: 신경망에서는 은닉 유닛과 레이어의 개수가 모델의 복잡도를 결정하는 하이퍼파라미터입니다. 숨겨진 단위나 레이어가 많아지면 더 복잡한 패턴을 포착할 수 있지만 과적합이 발생할 수도 있습니다.
3. 활성화 기능: ReLU(Rectified Linear Unit) 또는 Sigmoid와 같은 활성화 함수의 선택은 모델의 비선형성에 영향을 미치는 하이퍼 매개변수입니다. 활성화 함수마다 속성이 다르며 학습 속도와 모델 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
4. 배치 크기: 배치 크기는 한 번의 반복에 사용되는 훈련 예제의 수입니다. 훈련의 속도와 안정성에 영향을 미치는 하이퍼파라미터입니다. 배치 크기가 크면 훈련 속도가 빨라지지만 업데이트의 정확도가 떨어질 수 있으며, 배치 크기가 작을수록 업데이트는 더 정확하지만 훈련 속도가 느려질 수 있습니다.
5. 정규화 강도: 정규화(Regularization)는 손실 함수에 페널티 항을 추가하여 과적합을 방지하는 기술입니다. L2 정규화의 λ와 같은 정규화 강도는 정규화 항이 전체 손실에 미치는 영향을 제어하는 하이퍼파라미터입니다.
6. 중퇴율: 드롭아웃은 훈련 중에 무작위로 선택된 뉴런을 무시하는 정규화 기술입니다. 탈락률은 뉴런이 탈락할 확률을 결정하는 하이퍼파라미터입니다. 훈련 중에 잡음을 발생시켜 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.
7. 커널 크기: CNN(Convolutional Neural Network)에서 커널 크기는 입력 데이터에 적용되는 필터의 크기를 정의하는 하이퍼파라미터입니다. 커널 크기에 따라 입력 데이터의 세부 수준이 달라집니다.
8. 트리 수(랜덤 포레스트 내): Random Forest와 같은 앙상블 방법에서 트리 수는 포리스트의 의사결정 트리 수를 결정하는 하이퍼파라미터입니다. 트리 수를 늘리면 성능이 향상되지만 계산 비용도 증가합니다.
9. SVM(서포트 벡터 머신)의 C: SVM에서 C는 매끄러운 결정 경계를 갖는 것과 훈련 포인트를 올바르게 분류하는 것 사이의 균형을 제어하는 하이퍼파라미터입니다. C 값이 높을수록 결정 경계가 더 복잡해집니다.
10. 클러스터 수(K-평균): K-평균과 같은 클러스터링 알고리즘에서 클러스터 수는 알고리즘이 데이터에서 식별해야 하는 클러스터 수를 정의하는 하이퍼파라미터입니다. 의미 있는 클러스터링 결과를 얻으려면 올바른 수의 클러스터를 선택하는 것이 중요합니다.
이러한 예는 기계 학습 알고리즘에서 하이퍼파라미터의 다양한 특성을 보여줍니다. 하이퍼파라미터 튜닝은 모델 성능과 일반화를 최적화하기 위한 머신러닝 워크플로에서 중요한 단계입니다. 그리드 검색, 무작위 검색, 베이지안 최적화는 주어진 문제에 대한 최상의 하이퍼파라미터 세트를 찾는 데 사용되는 일반적인 기술입니다.
하이퍼파라미터는 모델 동작과 성능에 영향을 미치는 기계 학습 알고리즘의 필수 구성 요소입니다. 성공적인 기계 학습 모델을 개발하려면 하이퍼파라미터의 역할과 이를 효과적으로 조정하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.
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