최적화

실제로 학습을 하는 방법

최적화는 손실함수를 이용해서 모델을 학습하는 방법이라고 할 수 있다. 손실함수의 결괏값을 최소화하는 모델의 인자를 찾는 것이 최적화인 것이다.

인자에 임의의 값을 넣어보면서 해볼 수 있지만, 보통은 수학적으로 최적의 값을 찾도록 한다. 쉽게 이야기해서 고등학교때 배웠던 함수의 최솟값, 최댓값을 찾는 것과 같다.

경사하강법

경사하강법은 쉽게이야기해서 U 형태의 포물선함수가 있을때 임의의 점에서 시작해 경사를 타고 내려가면서 계산하는 방법이다. 여러번 진행하면 가장 아래부분의 평평한 부분으로 내려가게 된다.

경사를 구하는건 미분을 하면 구할 수 있기 때문에 한번에 몇칸씩 움직일지만 설정하면 쉽게 구현할 수 있는 최적화 방식이다. 한번에 움직이는 크기(학습률)가 크면 빠르게 학습할 수 있지만 너무 크면 최솟값에 수렴하지 않고 계속 최솟값 근처를 왔다갔다하며 머물수 있기때문에 경사의 크기가 작아질수록 한번에 움직이는 크기를 줄이는 방식을 사용하기도 한다.

뉴턴/준뉴턴 방법

뉴턴방식은 1차미분과 2차미분을 사용한 방식인데, 미분과 풀이에 너무 많은 자원이 들어가 잘 사용하지 않는다. 그래서 1차미분으로 2차미분을 유추하는 방법을 사용하는데 그 방식이 준뉴턴방식이다. 그럼에도 불구하고 자원이 많이 들기때문에 데이터가 적을때에 주로 사용한다.

확률적 경사하강법

확률적 경사하강법은 몇개의 샘플을 뽑아 손실함수와 1차미분값을 사용한다. 즉 뉴턴/준뉴턴이나 다른 방식들보다 자원이 훨씬 적게 들기때문에 엄청 많은 데이터를 다룰 때 주로 사용된다.

역전파

최근 딥러닝이 뜨면서 가장 많이 사용되는 방식이다. 딥러닝은 손실함수도 층층이 쌓인 구조가 되는데 그래서 중간중간 함수들이 많은 부분을 차지한다. 방식은 조금 복잡하지만 출력에서부터 입력으로 손실을 올려보낸다고 생각하면 쉽다.

Adam

학습률에 따라 성능이 좌지우지 되는 경사하강법이나 확률적 경사하강법을 위해 많은 연구들이 진행되었다. 그 결과 최근에는 현재의 1차미분값과 과거의 미분값의 차이를 보면서 학습률을 자동으로 조절하는 방식이 많이 사용된다. 그 중 가장 유명한 방식이 Adam이다.

Adam은 과거의 미분값의 방향과 분산을 계속 가중평균을 내면서 업데이트 방향과 크기를 책정한다.

위의 모든 방법들은 직접구현할 필요는 없다고 보면 된다. 이미 구현된 라이브러리를 잘 사용하기만 해도 되기때문에 개념을 잘 이해하고 적절한 곳에 이용하는 것이 중요하다.

모델평가

실제 활용에서 성능을 평가하는 방법

모델이 얼마나 좋은 성능을 보일지 평가하는 방법을 말한다. 손실함수와 완전히 같은경우도 있지만 개념이 서로 상이하다.

모델 평가를 할 때는 학습 데이터뿐만아니라 새로운데이터가 들어왔을때 잘 동작하는지를 측정하는데, 이를 일반화라고한다. 일반화란 실제 머신러닝 시스템을 구축할 때 굉장히 중요한 요소인데, 학습데이터는 편향되어 있을 수가 있기 때문이다.

모델의 복잡도를 조절하기위해 정규화를 배웠는데, 모델 평가에서는 정규화를 얼마나 강하게 해야할지와 모델이 관측되지 않은 데이터에 대해 잘 동작할지를 평가한다. 크게 특성, 정확도, 정밀도를 평가해 사용한다.

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