학습률

머신 러닝(ML)에서 학습률은 학습 중에 모델 매개변수를 업데이트하기 위한 단계 크기를 결정하는 하이퍼 매개변수입니다. 이는 최적화 과정에서 중요한 요소이며, 모델 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

최적화 방법이 모델 매개변수를 업데이트하기 위해 수행하는 단계의 크기는 학습률에 의해 결정되며, 학습률은 일반적으로 학습이 시작되기 전에 선택됩니다. 학습률이 너무 높으면 모델의 매개변수가 너무 빨리 업데이트되어 이상적인 솔루션을 벗어나 불안정하거나 진동하는 동작을 보일 수 있습니다. 학습률이 너무 낮으면 모델의 매개변수가 너무 느리게 업데이트되어 수렴이 방해받을 수 있으며 최적의 결과를 얻으려면 더 많은 학습 반복이 필요할 수 있습니다.

머신 러닝 모델의 학습률을 결정하는 방법은 무엇입니까?

특정 모델과 데이터 세트에 적합한 학습률을 결정하는 것은 어려울 수 있으며, 그 과정에는 종종 시행착오가 수반됩니다. 일반적인 접근 방식은 다양한 학습 속도를 시도하고 각 단계에서 모델의 성능을 평가하여 가장 좋은 학습 속도를 찾는 것입니다. 학습률 스케줄링과 같은 전략을 사용하여 훈련 중에 학습률을 동적으로 조정함으로써 모델의 수렴과 최적화를 향상시킬 수 있습니다.

올바른 값을 선택하면 모델의 성능과 수렴에 상당한 영향을 미칠 수 있으며, 이로 인해 학습률은 머신 러닝에서 중요한 하이퍼 매개변수가 됩니다.

참고문헌

【1】https://encord.com/glossary/learning-rate-definition/