조기 중단 (Early Stopping)

순서	분석	단어	내용
1	일반 명사	Early	초기의, 초기에
		Stopping	멈추게 함, 정지, 중지
		Early Stopping	초기에 멈추게 함, 정지
2	고유 명사	Early Stopping	기계 학습에서 경사 하강법과 같은 반복 방법으로 학습자를 훈련할 때 과적합을 방지하기 위해 사용되는 정규화의 한 형태
3	사용 이유	Early Stopping	모델이 과적합되는 것을 방지하고, 학습 시간을 줄이며, 최적의 성능을 보이는 지점을 찾아 학습을 조기에 멈추기 위해서
4	사용 방법	Early Stopping
5	다른 기술과의 비교	Early Stopping	-

정의

일반 명사

Early	초기의, 초기에
Stopping	멈추게 함, 정지, 중지
Early Stopping	초기에 멈추게 함, 정지

Early는 초기의, 초기에 라는 뜻 입니다.

Stopping은 멈추게 함, 정지, 중지 라는 뜻을 가지고 있습니다.

두 단어의 뜻을 조합해보면, Early Stopping의 뜻은 초기에 멈추게 함, 정지 라는 뜻이라고 추측해볼 수 있습니다.

고유 명사를 한 번 살펴볼까요?

고유 명사

Early Stopping

기계 학습에서 경사 하강법과 같은 반복 방법으로 학습자를 훈련할 때 과적합을 방지하기 위해 사용되는 정규화의 한 형태

Ealry Stopping은 기계 학습에서 경사 하강법과 같은 반복 방법으로 학습자를 훈련할 때 과적합을 방지하기 위해 사용되는 정규화의 한 형태 입니다.

학습 과정에서 모델의 성능이 더 이상 개선되지 않을 때 학습을 조기에 멈추게 하여, 과적합을 방지하고 최적의 모델 성능을 유지할 수 있도록 합니다.

정규화란 무엇인가?

정규화는 머신러닝과 딥러닝 모델에서 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 향상시키기 위해 사용되는 다양한 기술을 의미합니다. 이는 모델이 훈련 데이터에 과도하게 적합되지 않도록 하고, 새로운 데이터에서도 잘 작동할 수 있도록 도와줍니다. 구체적으로, 정규화는 모델의 가중치나 뉴런의 활성화를 제어하여, 데이터의 변동성이나 복잡성에 모델이 과도하게 적응하지 않도록 합니다. * 일반화 성능(Generalization Performance)은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 과적합되지 않고, 새로운 데이터(테스트 데이터)에 대해 얼마나 잘 예측할 수 있는지를 나타내는 성능 지표입니다. 이는 모델이 학습한 내용을 얼마나 잘 일반화하여, 보지 못한 데이터에 대해 예측할 수 있는지를 평가합니다.

데이터 전처리와 얼리스타핑 모두 비슷한 역할아닌가요?

데이터 전처리와 얼리 스탑핑은 모두 머신러닝 및 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위한 중요한 과정이지만, 그 역할과 시점은 다릅니다.

데이터 전처리

•

목적: 학습하기 전에 데이터를 정리하고 준비하는 과정입니다.

•

방법: 데이터 전처리는 다음과 같은 작업을 포함합니다:

◦

데이터 정제: 결측값을 처리하거나 이상치를 제거합니다.

◦

데이터 변환: 데이터의 스케일링, 정규화, 인코딩 등 다양한 변환 작업을 수행합니다.

◦

데이터 분할: 데이터를 학습(training), 검증(validation), 테스트(test) 세트로 나눕니다.

얼리 스탑핑

•

목적: 학습 도중에 모델의 과적합을 방지하고 불필요한 학습을 피하기 위해 학습을 조기 종료하는 기법입니다.

•

방법: 모델의 성능이 일정 기간 동안 개선되지 않으면 학습을 중지합니다. 일반적으로 검증 손실(validation loss)이나 검증 정확도(validation accuracy)를 모니터링합니다.

사용 이유

Early Stopping

모델이 과적합되는 것을 방지하고, 학습 시간을 줄이며, 최적의 성능을 보이는 지점을 찾아 학습을 조기에 멈추기 위해서

얼리 스탑핑은 모델의 과적합을 방지하고 훈련 시간을 절약하기 위해 사용됩니다. 검증 손실이나 검증 정확도와 같은 지표를 모니터링하여 더 이상 성능이 향상되지 않는 시점에서 훈련을 중지합니다. 이를 통해 최적의 성능을 가진 모델을 선택할 수 있으며, 불필요한 자원 낭비를 줄일 수 있습니다.

이유	설명
과적합 방지	모델이 훈련 데이터에 과도하게 적합되면, 검증 데이터나 새로운 데이터에 대해 성능이 떨어질 수 있습니다. 얼리 스탑핑은 모델이 검증 데이터에서 성능이 더 이상 향상되지 않는 시점을 감지하여 훈련을 중지함으로써 과적합을 방지합니다.
훈련 시간 절약	에포크 수가 증가함에 따라 모델의 성능이 더 이상 개선되지 않는다면, 추가 훈련은 불필요한 시간과 자원의 낭비를 초래합니다. 얼리 스탑핑을 통해 이러한 낭비를 줄일 수 있습니다.
최적의 모델 선택	얼리 스탑핑은 검증 손실(validation loss)이나 검증 정확도(validation accuracy)와 같은 지표를 모니터링하여, 모델이 최적의 성능을 보이는 지점에서 훈련을 중지합니다. 이를 통해 최적의 성능을 가진 모델을 선택할 수 있습니다.

사용 방법

얼리 스탑핑 조건 설정

얼리 스탑핑의 조건은 다음과 같이 설정할 수 있습니다

조건	설명
검증 손실(validation loss)이 더 이상 감소하지 않을 때	특정 에포크 동안 검증 손실이 감소하지 않으면 훈련을 중지합니다.
검증 정확도(validation accuracy)가 더 이상 증가하지 않을 때	특정 에포크 동안 검증 정확도가 증가하지 않으면 훈련을 중지합니다.
기타 사용자 정의 조건	사용자는 모델의 특성이나 문제에 맞게 다양한 조건을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 검증 손실의 증가율이 일정 수준 이하로 떨어지는 시점 등.

아래 예시는 ‘검증 손실(validation loss)이 더 이상 감소하지 않을 때’로 설명해보도록 하겠습니다.

TensorFlow (Keras)

PyTorch

결과 (예시)

Training and Validation Accuracy (훈련 및 검증 정확도)

X축 (Epochs)	학습 에포크 수를 나타냅니다.
Y축 (Accuracy)	정확도를 나타냅니다.
Train Accuracy (파란색 선)	훈련 데이터셋에 대한 모델의 정확도입니다.
Validation Accuracy (주황색 선)	검증 데이터셋에 대한 모델의 정확도입니다.

그래프 해석

•

에포크 0에서 시작하여 훈련 정확도가 점진적으로 증가

◦

훈련 데이터에 대해 모델이 점점 더 잘 학습하고 있음을 나타냅니다.

•

에포크 3 이후 검증 정확도의 감소

◦

모델이 과적합될 가능성을 시사합니다.
즉, 모델이 훈련 데이터에 너무 맞추어져 검증 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어집니다.

•

에포크 5 이후

◦

훈련 정확도는 여전히 증가하지만 검증 정확도는 감소하는 경향을 보입니다.
이는 과적합의 신호입니다.

Training and Validation Loss (훈련 및 검증 손실)

X축 (Epochs)	학습 에포크 수를 나타냅니다.
Y축 (Loss)	손실 값을 나타냅니다.
Train Loss (파란색 선)	훈련 데이터셋에 대한 모델의 손실 값입니다.
Validation Loss (주황색 선)	검증 데이터셋에 대한 모델의 손실 값입니다

그래프 해석

•

에포크 0에서 시작하여 훈련 손실이 점진적으로 감소

◦

모델이 훈련 데이터에 대해 점점 더 잘 학습하고 있음을 나타냅니다.

•

에포크 3 이후 검증 손실의 감소 멈춤

◦

이는 모델이 과적합될 가능성을 시사합니다.
검증 손실이 줄어들지 않거나 오히려 증가하는 것은 모델이 훈련 데이터에 너무 맞추어져 검증 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지기 때문입니다.

•

에포크 5 이후

◦

훈련 손실은 계속 감소하지만 검증 손실은 증가하는 경향을 보입니다.
이는 과적합의 신호입니다.

알아 두면 좋은 정보

여러가지 정규화 기법

정규화 기법	설명	작동 방식	특징
L1 정규화 (Lasso 정규화)	가중치의 절대값 합에 비례하는 패널티를 추가	가중치를 0으로 만들어 모델을 희소하게 함	중요하지 않은 특징을 제거, 모델의 해석 가능성 높음
L2 정규화 (Ridge 정규화)	가중치의 제곱합에 비례하는 패널티를 추가	모든 가중치를 작게 만들어 모델의 복잡도를 줄임	모든 특징이 일부 영향을 미침, 부드러운 모델 생성, 오버피팅 방지
엘라스틱넷 정규화 (Elastic Net)	L1과 L2 정규화를 동시에 사용	L1과 L2 정규화의 장점을 결합	과적합을 효과적으로 방지
Dropout	딥러닝 모델 학습 중 무작위로 뉴런을 비활성화하여 과적합 방지	각 훈련 단계에서 특정 확률(p)로 뉴런을 비활성화	특정 뉴런이나 경로에 의존하지 않게 하여 네트워크가 더욱 견고해짐

상세 설명

L1/L2 정규화

L1과 L2 정규화는 가중치에 패널티를 부여하여 과적합을 방지하는 방법입니다.

이 두 정규화 기법은 모델의 복잡도를 줄이고, 일반화 성능을 향상시키기 위해 사용됩니다.

•

L1 정규화 (Lasso 정규화)

◦

L1 정규화는 가중치의 절대값 합에 비례하는 패널티를 추가합니다.

◦

일부 가중치를 0으로 만들어 모델을 희소하게 하여, 중요하지 않은 특징을 제거하는 효과가 있습니다.

◦

이로 인해 모델의 해석 가능성이 높아집니다.

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L2 정규화 (Ridge 정규화)

◦

L2 정규화는 가중치의 제곱합에 비례하는 패널티를 추가합니다.

◦

모든 가중치를 작게 만들며, 모델의 복잡도를 줄이는 동시에 모든 특징이 일부 영향을 미치도록 합니다.

◦

L2 정규화는 L1 정규화보다 부드러운 모델을 만들어내며, 오버피팅을 방지합니다.

L1과 L2 정규화는 동시에 사용할 수도 있으며, 이를 엘라스틱넷(Elastic Net) 정규화라고 합니다.

엘라스틱넷은 L1과 L2 정규화의 장점을 결합하여 과적합을 효과적으로 방지합니다.

Dropout

Dropout은 딥러닝 모델 학습 중 무작위로 뉴런을 비활성화하여 과적합을 방지하는 방법입니다.

특정 에포크 동안 각 학습 단계에서 뉴런을 임의로 비활성화함으로써, 네트워크가 특정 뉴런이나 경로에 의존하지 않도록 합니다.

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작동 방식

◦

각 훈련 단계에서, 특정 확률(p)로 뉴런을 비활성화합니다.

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예를 들어, p=0.5로 설정하면 각 뉴런이 학습 과정에서 50% 확률로 비활성화됩니다.

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이는 뉴런들이 개별적으로 중요한 정보를 학습하게 하며, 네트워크가 더욱 견고해집니다.

Dropout은 주로 피드포워드 신경망, 컨볼루션 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN) 등 다양한 딥러닝 모델에 사용됩니다.

학습 과정에서 무작위성을 도입하여, 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다.