[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(Student)을 효율적으로 학습시키는 방법입니다.

 

2. 정규화

• Dropout: 뉴런을 임의로 비활성화하여 과적합을 방지합니다.
  예제코드 (Dropout 적용 예시):

import torch.nn as nn
model.add_module("dropout", nn.Dropout(p=0.5))

• Batch Normalization: 각 레이어의 출력을 정규화하여 학습을 안정화하고 가속화합니다.
  예제코드 (BatchNorm 적용 예시):

model.add_module("batch_norm", nn.BatchNorm1d(num_features=100))

• Weight Decay (L2 정규화): 가중치의 제곱값에 비례하는 비용을 손실 함수에 추가하여 과적합을 방지합니다.

 

3. Hyperparameter 최적화

• Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization: 이러한 기법들은 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾는데 사용됩니다.

 

4. Early Stopping

• 검증 데이터 성능 기반 학습 중단: 모델 학습시 검증 데이터셋의 성능이 일정 기간 동안 개선되지 않으면 학습을 중단합니다.

 

5. Learning Rate Scheduling

• 학습률 동적 조정: 학습률을 시간에 따라 조정하여 학습의 안정성과 속도를 향상시킵니다.
• 예제코드 (StepLR 사용 예시):

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

 

6. Transfer Learning

• 사전 학습된 모델 활용: 사전 학습된 모델의 가중치를 초기값으로 사용하고, 특정 작업에 맞게 모델을 미세 조정합니다.

 

7. Pruning

• 가중치 및 뉴런 제거: 모델에서 중요하지 않은 가중치나 뉴런을 제거하여 모델 크기를 줄이고 계산 효율을 높입니다.

 

8. Quantization

• 낮은 비트 정밀도로 가중치 및 활성화 표현: 모델의 크기를 줄이고 추론 속도를 높이기 위해 가중치와 활성화를 낮은 비트 정밀도로 표현합니다.

 

9. Knowledge Distillation

• 지식 전달: 큰 모델(Teacher)의 지식을 작은 모델(Student)에 전달하여 학습 효율성을 높입니다.

 

이러한 최적화 방법들은 모델의 성능을 높이고, 학습 및 추론 시간을 단축시키며, 리소스 사용을 최적화하는 데 도움이 됩니다.