모델 컴파일
모델 컴파일은 딥러닝 모델이 학습을 시작하기 전에 필요한 설정을 완료하는 단계입니다. 이 과정에서 사용자는 최적화 알고리즘, 손실 함수, 평가지표를 지정하여 모델이 어떻게 학습하고 성능을 평가할지 결정합니다.
1. 모델 컴파일
모델 컴파일 단계는 딥러닝 모델이 학습할 준비를 하는 과정으로, 다음과 같은 세 가지 주요 요소로 구성됩니다:
- 최적화기(Optimizer): 모델의 가중치를 어떻게 업데이트할지를 결정합니다.
- 손실 함수(Loss Function): 모델의 예측 성능을 평가하는 기준입니다.
- 평가지표(Metric): 모델 학습 과정을 모니터링하기 위한 지표입니다.
아래는 Python 코드 예시입니다:
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=2e-5),
loss=SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=[SparseCategoricalAccuracy()])2. 최적화기 (Optimizer)
Adam (Adaptive Moment Estimation)
역할:
최적화기는 모델의 가중치를 조정하는 알고리즘입니다. Adam은 경사 하강법을 기반으로 한 최적화 알고리즘으로, 학습 속도를 자동으로 조절하여 빠르게 수렴하도록 돕습니다.
특징:
- 적응적 학습률: 학습 초기에는 빠르게, 후반에는 천천히 수렴할 수 있도록 학습률을 자동으로 조정합니다.
- 1차 및 2차 모멘트 추정: 각 매개변수의 1차(momentum) 및 2차(momentum의 제곱) 모멘트를 추적하여 학습률을 조절합니다.
- 적용 범위: 대부분의 딥러닝 작업에서 널리 사용됩니다.
수식:
- 1차 모멘트 추정:
\( m_t = \beta_1 \cdot m_{t-1} + (1-\beta_1) \cdot g_t \) - 2차 모멘트 추정:
\( v_t = \beta_2 \cdot v_{t-1} + (1-\beta_2) \cdot g_t^2 \) - 편향 수정:
\( \hat{m}_t = \frac{m_t}{1-\beta_1^t}, \quad \hat{v}_t = \frac{v_t}{1-\beta_2^t} \) - 가중치 업데이트:
\( \theta_t = \theta_{t-1} - \alpha \cdot \frac{\hat{m}_t}{\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon} \)
여기서, \(\beta_1\)과 \(\beta_2\)는 모멘텀의 지수 감소율(보통 0.9, 0.999), \(g_t\)는 현재 경사도, \(\alpha\)는 학습률, \(\epsilon\)은 수치 안정성을 위한 작은 값입니다.
3. 손실 함수 (Loss Function)
SparseCategoricalCrossentropy
역할:
손실 함수는 모델의 예측 결과와 실제 레이블 간의 차이를 측정하여 모델의 성능을 평가합니다. 손실 값이 작을수록 모델의 예측이 정확함을 의미합니다.
특징:
- 다중 클래스 분류: 다중 클래스 분류 문제에 적합하며, 정수로 인코딩된 레이블을 지원합니다.
- 로짓 사용:
from_logits=True옵션은 모델의 출력이 소프트맥스 활성화 함수가 적용되지 않은 로짓일 경우에 사용됩니다. 이 경우 손실 함수 내부에서 소프트맥스가 자동으로 적용됩니다.
수식:
손실은 다음과 같이 계산됩니다:
\( \text{Loss} = -\sum_{i=1}^{N} y_i \log(\hat{y}_i) \)
여기서 \(y_i\)는 실제 레이블, \(\hat{y}_i\)는 예측 확률입니다.
4. 평가지표 (Metric)
SparseCategoricalAccuracy
역할:
평가지표는 모델의 성능을 정량화하여 학습 과정 중 모델의 정확성을 평가하고 모니터링하는 데 사용됩니다.
특징:
- 정확도 계산: 모델의 예측이 실제 레이블과 얼마나 일치하는지를 측정하여 정확도를 계산합니다.
- 다중 클래스 분류: 정수로 인코딩된 레이블을 지원하며, 예측된 클래스와 실제 클래스가 동일한 경우에만 정확도로 계산됩니다.
정확도는 다음과 같이 계산됩니다:
\( \text{Accuracy} = \frac{\text{Number of Correct Predictions}}{\text{Total Number of Predictions}} \)
요약
모델 컴파일은 모델 학습 전 가장 중요한 설정 단계입니다. 각 구성 요소는 다음과 같은 역할을 합니다:
- 최적화기(Adam): 가중치를 효과적으로 업데이트하여 모델 학습을 최적화합니다.
- 손실 함수(SparseCategoricalCrossentropy): 예측과 실제 결과 간의 차이를 평가하여 학습 방향을 제시합니다.
- 평가지표(SparseCategoricalAccuracy): 학습 중 모델의 정확성을 모니터링하여 성능을 평가합니다.
이러한 설정을 통해 모델은 효과적으로 학습하며, 예측 성능을 최적화할 수 있습니다.