텐서플로우 학습 속도를 변경하는 방법

TensorFlow에서 학습 속도를 변경하기 위해 사용 중인 최적화 알고리즘에 따라 다양한 기법을 활용할 수 있습니다.

인공지능과 기계 학습을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리를 텐서플로라고 합니다. 많은 작업에 적용할 수 있지만, 심층 신경망 훈련과 추론은 특별한 주의를 기울입니다.

그 회사의 인공지능 연구 부서인 구글 브레인은 텐서플로우를 만들었습니다. 2015년에 처음 출시된 이후, 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 기계 학습 라이브러리 중 하나로 성장했습니다.

Python, C++ 및 Java는 TensorFlow가 액세스할 수 있는 몇 가지 프로그래밍 언어에 불과합니다. 또한 Linux, macOS, Windows, Android 및 iOS를 포함한 여러 운영 체제에서 작동합니다.

효과적인 기계 학습 및 인공 지능 도구는 TensorFlow입니다. 많은 기능을 제공하고 사용하기 쉽습니다. 텐서플로우는 머신러닝에 관심이 있다면 시작하기에 아주 좋은 장소입니다.

TensorFlow는 다음과 같은 다양한 유형의 작업에 적용할 수 있는 유연한 라이브러리입니다:

• 이미지 분류
• 자연어 처리
• 음성 인식
• 추천 시스템
• 로보틱스
• 의료 영상
• 재무예측

 

TensorFlow의 학습 속도는 훈련 중 모델의 가중치가 변경되는 빈도를 조절하는 하이퍼 파라미터입니다. 최적의 숫자는 해결되는 문제의 세부 사항, 모델의 아키텍처 및 데이터 세트의 크기에 따라 달라집니다. 0.001 또는 0.01과 같이 작은 양의 값으로 선택되는 경우가 많지만 항상 그런 것은 아닙니다.

 

텐서플로우 학습 속도를 변경하는 방법

 

텐서 흐름의 학습 속도를 변경하는 방법

다양한 방법과 전략을 사용하여 TensorFlow의 학습 속도를 변경할 수 있습니다. 다음은 세 가지 일반적인 접근 방식입니다:

 

수동 학습 속도 할당

학습 속도 변수에 새 값을 수동으로 입력하면 학습 속도를 가장 쉽게 변경할 수 있습니다. 이 방법은 학습 속도를 TensorFlow 변수 또는 Python 변수로 지정하며, 그 값은 교육 전반에 걸쳐 업데이트됩니다. 예를 들어:

import tensorflow as tf

# Define the learning rate variable
learning_rate = tf.Variable(0.001, trainable=False)

# During training, update the learning rate as needed
# For example, set a new learning rate of 0.0001
tf.keras.backend.set_value(learning_rate, 0.0001)

 

 

위의 코드는 TensorFlow의 학습 속도 변수에 새로운 값을 수동으로 입력하여 학습 속도를 변경하는 방법을 설명합니다. 단계는 다음과 같습니다:

학습 속도에 대한 변수를 정의합니다:

learning_rate = tf.Variable(0.001, trainable=False)

 

 

이 줄은 learning_rate라는 TensorFlow 변수를 생성하고 초기 값 0.001로 초기화합니다. trainable=False 인수를 사용하면 교육 중에 학습 속도 변수가 업데이트되지 않습니다.

필요에 따라 학습 속도를 업데이트합니다:

tf.keras.backend.set_value(learning_rate, 0.0001)

 

 

이 예에서는 tf.keras.backend의 set_value 함수를 사용하여 학습 속도 변수의 값을 업데이트합니다. 첫 번째 인수는 업데이트할 변수(learning_rate)이고 두 번째 인수는 새 학습 속도 값(이 경우 0.0001)입니다/

교육을 통해 학습 속도 변수를 수동으로 업데이트하여 학습 속도가 변경되는 시기와 방법을 조절할 수 있습니다. 다양한 설정을 사용하여 실험하거나, 특정 상황에 따라 학습 속도를 변경하거나, 학습 속도 계획을 만들 수 있습니다.

이 방법에서는 학습 속도를 완전히 제어할 수 있지만 필요에 따라 수동으로 수정해야 합니다.

 

 

학습 속도 스케줄

학습률 일정을 이용하여 교육 중 학습률을 체계적으로 변경할 수 있습니다. TensorFlow에는 다음과 같은 몇 가지 기본 제공 학습 속도 일정이 있습니다:

tf.keras.optimizers.message.지수 쇠퇴, tf.keras.optimizers.schedules.PiecewiseConstantDecay 또는 tf.keras.optimizers.schedules.코사인 디케이. 이러한 시간표는 미리 정해진 규칙에 따라 학습 속도를 변경합니다. 예를 들어:

import tensorflow as tf

# Define a learning rate schedule
learning_rate_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    initial_learning_rate=0.001,
    decay_steps=10000,
    decay_rate=0.96
)

# Create an optimizer with the learning rate schedule
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate_schedule)

 

 

위의 코드 스니펫은 TensorFlow에서 지수 붕괴 학습 속도 스케줄을 사용하는 방법을 보여줍니다. 다음은 각 매개 변수가 수행하는 작업을 정리한 것입니다:

• initial_learning_rate: 교육을 시작할 때의 초기 학습률입니다.
• decay_step: 학습률이 감소하는 단계 수입니다.
• decay_rate: 학습 속도가 감소하는 속도입니다. 예를 들어 decay_rate를 0.96으로 설정하면 학습 속도는 모든 decay_step 단계에서 0.96을 곱합니다.

 

학습 속도 일정으로 최적화 도구를 만들려면 learning_rate_schedule 개체를 learning_rate 매개 변수로 최적화 도구에 전달합니다. 코드에서 Adam Optimizer를 사용하고 있지만 이 학습 속도 예약을 다른 Optimizer와 함께 사용할 수도 있습니다.

지수 붕괴 학습률 일정을 사용하면 학습률이 시간이 지남에 따라 점차 감소하여 모델이 교육 중에 더 효과적으로 수렴할 수 있습니다. 사용자의 구체적인 요구 사항과 교육 데이터의 특성에 따라 initial_learning_rate, decay_step 및 decay_rate 값을 조정합니다.

이 방법은 정의된 시간표에 따라 학습 속도를 자동으로 조정함으로써 수동 개입의 필요성을 제거합니다.

 

 

콜백

또한 TensorFlow는 특정 조건에 따라 학습 속도를 동적으로 수정할 수 있는 콜백 메커니즘을 제공합니다. 예를 들어 tf.keras.callback을 사용할 수 있습니다.LearningRateScheduler는 사용자 정의 학습 속도 일정 또는 tf.keras.callback을 정의합니다.유효성 검사 손실이 악화될 때 학습 속도를 줄이기 위해 LROnPlateau 콜백을 줄입니다. 다음은 예입니다:

import tensorflow as tf

# Define a callback to modify the learning rate dynamically
lr_callback = tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(
    monitor='val_loss',
    factor=0.1,
    patience=5,
    min_lr=0.0001
)

# During model training, pass the callback to the fit() function
model.fit(
    x_train, y_train,
    validation_data=(x_val, y_val),
    callbacks=[lr_callback]
)

 

 

위의 코드 스니펫은 모델 교육 중 학습 속도를 동적으로 수정하기 위해 LROnPlateau 콜백을 사용하는 방법을 보여줍니다. 다음은 각 매개 변수가 수행하는 작업을 정리한 것입니다:

• 모니터: 모니터링할 메트릭입니다. 이 경우 'val_loss'로 설정됩니다. 즉, 콜백이 유효성 검사 손실을 모니터링합니다.
• 요인: 학습률의 감소를 초래하는 요인. 제공된 조건이 충족되면, 예를 들어 요인이 0.1로 설정된 경우 학습 속도는 0.1을 곱합니다.
• 인내심: 향상되지 않은 에포크의 수. 이후에는 학습률이 감소합니다. 유효성 검사 손실이 인내 기간 동안 개선되지 않으면 학습 속도가 감소합니다.
• min_lr: 학습 속도를 줄일 수 있는 최소값입니다. 일단 학습 속도가 이 최소값에 도달하면 더 이상 감소하지 않습니다.

 

이 콜백을 사용하려면 모델을 교육할 때 이 콜백을 적합() 함수에 매개변수로 전달해야 합니다. x_train, y_train, x_val 및 y_val을 실제 교육 및 검증 데이터로 교체해야 합니다.

model.fit(
    x_train, y_train,
    validation_data=(x_val, y_val),
    callbacks=[lr_callback]
)

 

 

교육 중에 LRONnPlateau 축소 콜백이 유효성 검사 손실을 모니터링하며, 인내 기간 동안 개선되지 않으면 학습률이 지정된 계수만큼 감소합니다이를 통해 훈련 중 모델의 성능에 따라 학습 속도를 적응적으로 조정할 수 있습니다.

콜백을 사용하면 교육 중 특정 상황이나 이벤트에 따라 학습률을 추가로 수정할 수 있습니다.

다음은 TensorFlow의 학습 속도를 수정하는 몇 가지 일반적인 방법입니다. 사용하는 방법은 사용자의 요구 사항과 사용 사례에 따라 달라집니다.

 

 

결론

모델의 최상의 학습률 일정은 데이터와 모델 아키텍처에 따라 달라집니다. 여러 가지 일람표를 실험하여 모형에 가장 적합한 일람표를 찾을 수 있습니다.