스케줄과 워밍업

모델이 실제로 학습하는 방법 — 순수 경사 하강법에서 Adam까지

고정된 학습률이 훈련 전체에 걸쳐 최선인 경우는 드뭅니다. 훈련 초반에는 파라미터가 쓸모 있는 설정에서 멀리 떨어져 있으므로 더 큰 움직임을 감당할 수 있습니다. 훈련 후반에는 흔히 자리를 잡기 위해 더 작은 움직임이 필요합니다.

스케줄은 시간에 따라 η를 바꿉니다. 워밍업은 작은 학습률로 시작해서, 본 스케줄이 시작되기 전까지 그것을 점진적으로 키웁니다.

연을 띄울 때 줄을 단번에 팽팽하게 당기지는 않습니다. 연이 떠오르게 두고 바람을 느낀 다음, 안정될수록 줄을 조절해 갑니다. 워밍업은 바로 그 부드러운 발사입니다. 이후의 스케줄은 연이 날아오른 뒤 줄을 다루는 방식입니다.

머신러닝에서의 위치현대 딥러닝 레시피는 거의 항상 최적화기와 스케줄을 함께 지정합니다. 워밍업과 코사인 감쇠를 곁들인 AdamW, 모멘텀과 계단식 감쇠를 곁들인 SGD, 혹은 같은 패턴의 변형들이죠. 스케줄은 장식이 아니라 최적화기 설계의 일부입니다.
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