신경망을 훈련할 때의 에포크 대 반복 횟수 [완료]

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닫힘됨 2년 전

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다중 레이어 퍼셉트론을 훈련시킬 때 에포크와 반복의 차이점은 무엇인가요?

답변 1

신경망 용어로:

• 에포크 = 모든 훈련 예제를 사용한 한 번의 순전파와 역전파


• 배치 크기 = 한 번의 순전파/역전파 단계에서 사용되는 훈련 예제의 수입니다. 배치 크기가 높을수록 더 많은 메모리 공간이 필요합니다.


• 반복 횟수 = [배치 크기]의 예제를 사용하는 각각의 패스 수입니다. 분명히, 한 번의 패스 = 순전파 + 역전파입니다 (순전파와 역전파를 두 개의 별개의 패스로 계산하지 않습니다).

예를 들어, 1000개의 훈련 예제가 있고 배치 크기가 500이라면, 1 에포크를 완료하기 위해 2 번의 반복이 필요합니다.

참고: 신경망을 훈련시키기 위한 배치 크기 vs. 반복 횟수의 트레이드오프

일괄 처리(batch)라는 용어는 모호합니다: 일부 사람들은 이를 전체 학습 세트를 지칭하는 데 사용하고, 일부 사람들은 이를 한 번의 순방향/역방향 패스에서의 학습 예제 수를 나타내는 데에 사용합니다(본 답변에서 사용한 것과 같이). 이러한 모호성을 피하고 일괄 처리가 한 번의 순방향/역방향 패스에서의 학습 예제 수에 해당함을 명확히 하기 위해, 미니 배치(mini-batch)라는 용어를 사용할 수 있습니다.

답변 2

에포크 대 반복: 신경망 훈련 시에 어떤 것을 선택해야 할까요? [마감된]
신경망을 훈련시키는 동안 에포크와 반복 중 어떤 것을 선택해야 할까요? 이 질문은 많은 딥러닝 엔지니어들 사이에서 논란의 여지가 있는 주제입니다. 이 에세이에서는 에포크와 반복의 의미와 각각의 특징, 그리고 어떤 상황에서 어떤 것을 선택해야 할지에 대해 다루어보겠습니다.
우선 에포크와 반복은 신경망을 훈련시키는 데에 필요한 핵심 개념입니다. 에포크는 전체 데이터셋을 한 번 훈련하는 과정을 의미하며, 반복은 한 번의 에포크 내에서 계산 그래프에서 수행하는 작은 단위입니다. 즉, 반복은 신경망이 한 번에 몇 개의 데이터셋을 처리하는지를 결정합니다. 예를 들어, 1000개의 데이터셋이 있을 때, 반복의 크기를 100으로 설정하면 10번의 반복을 거쳐 1번의 에포크가 완료됩니다.
이제 각각의 특징을 살펴보겠습니다. 에포크는 전체 데이터셋에 대한 한 번의 훈련을 의미하므로 전체 데이터셋에 대한 정보를 함께 고려합니다. 따라서 에포크를 증가시키면 전체 데이터셋을 더 많이 학습하여 훈련 성능을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 에포크가 늘어날수록 훈련 시간도 증가하므로, 계산 비용을 고려해야 합니다.
한편, 반복은 작은 단위로 신경망을 업데이트하는 것을 의미합니다. 작은 배치 단위로 계산을 수행하기 때문에 에포크보다 빠르게 학습이 진행되는 특징이 있습니다. 이는 모델이 데이터에 대한 패턴을 빠르게 파악할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다. 그러나 작은 반복 단위는 전체 데이터셋을 충분히 반영하지 못할 수도 있으므로, 데이터가 적을 때에는 과적합 위험성을 가지게 됩니다.
어떤 상황에서는 에포크와 반복 중 어떤 것을 선택해야 할까요? 큰 데이터셋에 대해서는 에포크를 증가시키는 것이 일반적으로 좋은 선택입니다. 전체 데이터셋의 특성을 더 잘 파악할 수 있으며, 더 좋은 모델 정확도를 얻을 수 있기 때문입니다. 그러나 작은 데이터셋이거나 빠른 모델 학습이 필요한 경우에는 작은 반복 단위를 선택하는 것이 효율적입니다. 이 경우 모델이 빠르게 수렴하여 빠른 결과를 얻을 수 있습니다.
결론적으로, 에포크와 반복은 신경망 훈련에서 중요한 개념이며, 각각의 특징과 장단점을 고려하여 선택해야 합니다. 데이터셋의 크기, 훈련 시간, 필요한 모델 정확도 등을 고려하여 적절한 선택을 해야 합니다. 딥러닝 엔지니어로서 이러한 개념들을 잘 이해하고 활용하여 효율적인 모델 훈련을 수행할 수 있어야 합니다.