ML & DL37 [DL] Gradient Clipping: 신경망 학습의 안정성 향상 기법 Gradient Clipping 소개 Gradient Clipping은 신경망을 학습할 때 발생할 수 있는 수치적 불안정성, 특히 Gradient Exploding 문제를 방지하기 위해 사용되는 기술입니다. 이 기법은 그래디언트의 크기를 제한하여 네트워크의 파라미터가 극단적인 값으로 발산하는 것을 방지합니다. Exploding Gradient 문제란? 정의: Gradient-based 학습, 특히 순환 신경망(RNNs)과 같은 심층 네트워크에서 그래디언트 값이 과도하게 커져서 학습이 제대로 진행되지 않는 현상입니다. 결과: 모델의 성능 저하 및 학습의 불안정성을 초래합니다. Gradient Clipping의 주요 아이디어 목적: Gradient의 크기를 적절한 임계값 이내로 유지합니다. 방법: Gradi.. 2023. 12. 30. [DL] Mixed Precision Training: 효율적인 딥러닝을 위한 접근 방법 Mixed Precision Training 소개 Mixed Precision Training은 다양한 부동소수점 데이터 유형을 혼합하여 사용하는 기법입니다. 주로 float32 대신 float16을 사용하여 메모리 사용량을 줄이고 학습 속도를 향상시킵니다. 이 방법은 최신 GPU에서 특히 효과적입니다. Mixed Precision Training의 장점 메모리 절약: Float16은 float32에 비해 절반의 메모리만을 사용합니다. 이를 통해 더 큰 모델이나 미니 배치로 학습이 가능해집니다. 속도 향상: 최신 GPU는 float16 연산에 최적화되어 있어, 학습 속도가 상당히 향상될 수 있습니다. 정규화 효과: 수치적 불안정성이 약간의 정확도 향상으로 이어질 수 있습니다. 주의 사항 수치적 불안정성:.. 2023. 12. 29. [DL] Learning Rate Scheduling in PyTorch: 다양한 기법과 구현 예제 Learning Rate Scheduling 소개 Learning Rate Scheduling은 학습 중에 학습률(Learning Rate)을 동적으로 조정하여 학습의 효율성을 높이는 기법입니다. PyTorch는 다양한 학습률 스케쥴링 기법을 지원하며, 이를 통해 학습 과정을 더욱 효과적으로 관리할 수 있습니다. PyTorch의 대표적인 Learning Rate Schedulers 1. StepLR: 정해진 step_size 마다 학습률을 gamma 비율로 감소시킵니다. from torch.optim.lr_scheduler import StepLR optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) scheduler = StepLR(optimizer, st.. 2023. 12. 27. [DL] Gradient Accumulation & 활용 Gradient Accumulation 소개 Gradient Accumulation은 메모리 제약 때문에 큰 배치 사이즈를 사용할 수 없을 때 사용되는 기법입니다. 이 방법은 미니 배치를 통해 얻은 그래디언트를 여러 스텝에 걸쳐 누적한 후, 일정한 누적이 이루어진 후에 모델의 가중치를 업데이트합니다. Gradient Accumulation의 작동 원리 기본 프로세스: 일반적인 학습 과정에서는 배치 사이즈 만큼의 데이터를 통해 한 번의 forward pass와 backpropagation을 진행합니다. Accumulation Step: Gradient Accumulation에서는 각 미니 배치의 그래디언트를 바로 업데이트하지 않고, 지정된 accumulation step만큼 그래디언트를 누적합니다. 가중치.. 2023. 12. 26. [DL] 딥러닝 모델 최적화 방법 및 예제코드 딥러닝 모델 최적화는 모델의 성능을 향상시키고 계산 비용을 줄이는 중요한 과정입니다. 여기서는 모델 최적화를 위한 주요 전략들과 각 전략에 대한 부연 설명, 그리고 예제코드를 소개합니다. 1. 모델 구조 최적화 경량화된 아키텍처 선택: MobileNet, EfficientNet과 같은 모델은 이미지 분류에서 뛰어난 성능과 효율성을 보입니다. 이들은 파라미터 수가 적어 계산 비용이 낮습니다. 예제코드 (EfficientNet 사용 예시): import torchvision.models as models efficientnet = models.efficientnet_b0(pretrained=True) Teacher Forcing: 큰 모델(Teacher)을 학습한 후, 그 지식을 이용해 작은 모델(Stude.. 2023. 12. 25. [DL] PyTorch의 DataLoader에서 pin_memory의 이해와 활용 PyTorch에서 DataLoader의 pin_memory 옵션은 GPU를 사용하여 딥러닝 모델을 훈련할 때 데이터 전송 효율성을 높이기 위해 중요한 역할을 합니다. 이 옵션은 성능 최적화를 위해 매우 유용하게 사용될 수 있습니다. pin_memory의 기본 아이디어 Pinned Memory의 개념: GPU로 데이터를 전송할 때 pinned memory(또는 page-locked memory)에서 데이터를 가져오는 것이 더 빠릅니다. CPU 메모리는 pageable이어서 운영 체제에 의해 스왑될 수 있지만, pinned memory는 스왑되지 않습니다. 이로 인해 GPU로의 데이터 전송이 더 빠르게 진행됩니다. pin_memory의 역할 DataLoader 설정: DataLoader에 pin_memory.. 2023. 12. 25. [DL] num_workers 이해와 활용 딥러닝에서 num_workers는 데이터 로딩의 병렬 처리를 담당하는 중요한 파라미터입니다. 이 값은 CPU 코어를 사용하여 배치 데이터를 병렬로 얼마나 빨리 로딩할지 결정합니다. 적절한 num_workers 값을 설정하는 것은 모델 학습의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. num_workers 값 설정시 고려 사항 CPU 코어 수: 사용 가능한 CPU 코어 수에 따라 num_workers 값을 조절해야 합니다. 예를 들어, 8개의 CPU 코어가 있다면, num_workers를 4 이상으로 설정하는 것이 좋을 수 있습니다. I/O 속도: 데이터를 로딩할 때 디스크의 읽기 속도가 중요합니다. 빠른 SSD의 경우, 더 많은 num_workers를 사용해 병렬 로딩의 이점을 얻을 수 있습니다. 데이터 변환.. 2023. 12. 24. [DL] Batch size 설정하는 법 및 크기에 따른 특징 딥러닝 모델의 학습 과정에서 배치 크기(batch size)의 설정은 모델의 성능과 학습 속도에 큰 영향을 미칩니다. 배치 크기를 결정할 때 고려해야 할 몇 가지 중요한 요소들과 일반적인 권장 사항을 다음과 같이 정리했습니다. 배치 크기 선택 시 고려 사항 모델의 복잡성: 더 크고 복잡한 모델은 더 많은 메모리를 소비합니다. 모델의 크기와 복잡성에 따라 적절한 배치 크기를 결정해야 합니다. 이미지 크기: 224x224보다 큰 이미지는 더 많은 메모리를 사용합니다. 이미지 뿐만 아니라 오디오나 텍스트 데이터셋과 같은 비이미지 데이터셋에서도 데이터 포맷에 따라 메모리 사용량이 달라질 수 있습니다. 기타 메모리 사용: 옵티마이저, 그래디언트 축적(gradient accumulation), 중간 활성화, 그리고.. 2023. 12. 24. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90