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기술

학습률 지수 감쇠

학습률 지수 감쇠기술
영문명
Exponential learning rate decay
주요 입력
학습 단계
감소 규칙
고정 비율의 반복 적용
대표 변형
연속형과 계단형
학습률 지수 감쇠는 학습 단계가 진행될수록 기본 학습률에 일정한 비율을 반복 적용하는 스케줄이다. 일정한 양을 빼는 선형 감소와 달리 비율에 따라 줄어든다. 연속형과 계단형 규칙을 구분할 수 있다.

기본 계산

초기 학습률 η₀, 기준 단계 D>0, 비율 0<r<1을 두면 연속형은 η(t)=η₀r의 t/D제곱이다. D단계가 지날 때마다 학습률이 r배가 된다. r이 1이면 일정하고 1보다 크면 오히려 증가하므로 감쇠 설정과 구분해야 한다.

연속형과 계단형

η₀=0.1, D=100, r=1/4이면 연속형의 50단계 학습률은 0.05, 100단계는 0.025다. 지수에 floor(t/D)를 쓰는 계단형은 50단계와 99단계에서 0.1을 유지하다 100단계에서 0.025가 된다. 같은 세 숫자를 사용해도 중간 동작이 다르다.

단계의 단위

스케줄의 단계가 최적화 갱신 횟수인지 에포크인지 확인해야 한다. 한 에포크에 20번 갱신하는 구성에서 100갱신은 5에포크다. 배치 크기나 기울기 누적 규칙이 달라지면 같은 에포크 수에서도 스케줄이 참조하는 카운터가 달라질 수 있다.

무엇을 바꾸는가

스케줄은 기본 학습률을 조절한다. Adam처럼 상태에 따라 성분별 배율을 다시 계산하는 최적화기에서는 최종 매개변수 이동량이 이 숫자 하나로 정해지지 않는다. 검증 성능이 나빠졌다고 자동으로 반응하는 규칙도 아니므로, 감소 속도는 학습 목적에 맞게 평가해야 한다.

관련 문서

경사 하강법 / Adam (최적화) / RMSprop / Adagrad / 기울기 클리핑 / 조기 종료 (기계 학습) / 교차 검증