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32. 딥러닝 : 모멘텀 (Momentum) : 개념, 원리, 필요 이유
응답하다
주변 값에 얽매이지 않고 가장 낮은 값에 도달할 가능성을 높일 수 있는 추가 방법을 살펴보겠습니다. Gradient descent와 stochastic gradient descent는 모델을 훈련시키는 좋은 방법입니다. 적용하는 동안 가장 간단한 확장을 진행해야 합니다.
기세
기세
모멘텀이란? 운동량을 설명하는 쉬운 방법은 물리학의 비유입니다. 작은 언덕은 공이 멈추지 않는 평평한 표면에 도달할 때까지 계속 회전하지 않습니다. 작은 언덕은 지역 최소값이고 큰 계곡은 전역 최소값입니다.
추진력이 없으면 공은 원하는 최종 목적지에 도달하지 못합니다. 속도를 줄이지 않고 작은 언덕에 멈춰섰을 것이다. 지금까지 모멘텀은 고려되지 않았다. 즉, 작은 언덕 아래로 떨어질 가능성이 있는 알고리즘을 만들었습니다.
따라서 알고리즘에 운동량을 추가하는 방법을 알아야 합니다. 이 규칙은 운동량과 함께 w의 손실 기울기를 이용합니다. 위의 공식을 참고하세요. 지금까지 줄인 속도를 고려해 보겠습니다. 공이 빨리 구르면 운동량이 높고 그렇지 않으면 운동량이 낮습니다. 공이 얼마나 빨리 움직이는지 알아내는 가장 좋은 방법은 이전에 얼마나 빨리 굴러갔는지 보는 것입니다. 이것은 기계 학습에 채택된 방법이기도 합니다.
이전 업데이트 단계에서 요소를 곱하는 공식의 경우, 그렇지 않으면 현재 업데이트와 이전 업데이트에 동일한 중요도를 할당합니다. 나는 일반적으로 업데이트를 조정하기 위해 0.9의 알파 값을 적용합니다. 이것은 오래된 경험 법칙이며 많은 용도 중 하나라고 합니다. 모멘텀을 고려하여 학습 속도를 살펴볼 계획입니다. 학습률은 알고리즘의 주요 하이퍼파라미터 중 하나입니다. 응답하다
속성
딥러닝 용어정리, Momentum, AdaGrad 설명
이 기사는 내가 배운 것을 요약합니다. 나중에 리뷰용으로 쓰는거라 편의상 글을 반으로 나눴습니다. 틀린 부분이 있으면 지적해주세요. 감사
Momentum
모멘텀은 경사하강법(이하 GD)을 기반으로 하는 최적화 알고리즘입니다. 이를 수식으로 표현하면 다음과 같다.
L: 기능 상실 값
여: 가중치
η: 학습률
α: 가속도처럼 작동하는 하이퍼 매개변수는 0.9와 같이 1보다 작은 값을 사용합니다. 자세한 내용은 아래에 설명되어 있습니다.
v를 일종의 가속도(또는 속도)와 같은 개념으로 이해하는 것이 더 유용해 보입니다. 가중치는 v의 영향으로 감소(또는 증가) 방향으로 더 많이 변합니다. 첫 번째 v는 0에서 시작합니다.
이것은 간단한 예를 사용하여 설명됩니다.
첫 번째 단계의 기울기가 5이고 두 번째 단계의 기울기가 3이면 학습률이 η = 0.1일 때 두 번째 단계에서 가중치가 0.3만큼 변경됩니다.
모멘텀 적용 시
전체 GD보다 2단계에서 가중치가 -0.45 더 많이 변동함을 알 수 있다. 간단한 그래프로 표현하기
GD를 사용할 경우의 이동 거리보다 Momentum을 사용할 때의 이동 방향으로 스텝이 더 확장되는 것을 알 수 있습니다. (그래프는 구글에서 y = x^2 만 넣으면 그려지므로 그래프 보기에서만 숫자는 무시하세요.)
운동량의 무게는 아래 그림과 같이 빗 모양의 그릇에 공을 굴릴 때 움직이는 것처럼 움직입니다.
AdaGrad
학습률이 너무 작으면 학습시간이 너무 길고, 학습률이 너무 크면 변동이 생겨 학습이 제대로 이루어지지 않는다. AdaGrad는 학습률 감소를 통해 이 문제를 해결합니다.
⊙ 연산자의 기호는 요소별 곱셈(한국어에서는 행렬의 요소별 곱셈)입니다. 이전 기울기의 제곱이 누적되어 h에 추가됩니다. 매개변수를 업데이트할 때 학습률은 1/√h로 조정됩니다. 이는 이동 매개변수가 많은 요소의 학습률을 낮추는 효과를 만듭니다. 즉, 학습률 감소가 요소마다 다르게 적용된다는 의미입니다.
AdaGrad가 끝없이 학습하면 어떤 시점에서 h가 너무 커서 학습되지 않을 수 있습니다. 이 문제는 RMSProp으로 개선되었습니다(RMSProp는 다음 기사에서 설명합니다).
저작자 표시 비상업적 동일 조건
[Deep Learning-딥러닝]가중치 조정
모멘텀은 학습의 안정성과 신경망이 잘 학습할 수 있도록 속도를 높이는 데 사용됩니다. 모멘텀은 다음과 같이 가중치를 업데이트할 때 델타 규칙에 추가 모멘텀을 추가합니다. 모멘텀을 사용하면 가중치 값이 즉시 변경되지 않고 대신 특정 방향으로 이동합니다. 또한 가속도와 같은 방향으로 더 많이 변화시켜 학습 속도를 높여 학습 속도를 높입니다.
포뮬러-1
m-hype는 이전 순간의 운동량을 나타내며 0에서 시작합니다. Alpha는 가속도처럼 작용하는 하이퍼파라미터로 1보다 작은 양의 상수로 시작합니다. 마지막 표현은 현재 모멘텀을 다음 분석을 위해 이전 모멘텀으로 변경한다는 의미입니다.
연구가 진행됨에 따라 모멘텀이 어떻게 변하는지 살펴보겠습니다.
포뮬러-2
위의 식에서 현재 운동량에 이전 운동량을 더하고 다음 운동량에 현재 운동량을 더합니다. 이와 같이 이전 가중치 업데이트 값에 운동량을 더하면 가중치 업데이트 값이 증가합니다. 이것이 학습 속도가 향상된 이유입니다.
반면에 이전 가중치 업데이트 값이 명시적으로 표시되기 때문에 특정 가중치 업데이트 값에 의해 가중치가 변경되지 않습니다. 이것이 연구의 안정성이 더 좋은 이유입니다.
모멘텀 예제를 보고 모멘텀이 하는 일을 봅시다.
사례1) 경사하강법
사례-1
사례2) 경사하강법 + 운동량
사례-2
Gradient descent와 Momentum을 함께 사용하면 무게 변화가 더 큽니다. 가중치가 이후에 같은 방향으로 변경되었기 때문에 가중치가 더 크게 변경되었습니다. 반대로 1차 2차 칭량 방향이 반대인 경우에는 그 변화값이 감소합니다. 더하기(+) 기호에서 빼기(-) 기호로 변경하기 쉽기 때문에 변경 비용이 절감된다고 생각할 수 있습니다.
다음과 같이 그래프로 나타낼 수 있습니다.
Momentum-1이 있는 경사하강법
Momentum-2를 사용한 경사하강법
Gradient Descent with Momentum-1은 가중치가 같은 방향으로 움직이는 경우를 보여줍니다.
Momentum-2를 사용한 Gradient Descent는 가중치가 첫 번째 방향과 두 번째 방향에서 반대 방향으로 이동할 때 그려집니다.
언제 멈춰야 하나
?
훈련 방법이 매우 중요하기 때문에 훈련을 언제 중단하는 것도 매우 중요합니다. 일반적으로 훈련 종료점은 연구에서 미리 정해진 반복 횟수 또는 MSE 값이 주어진 기준보다 작을 때입니다.
확인 방법에 따라 종료하는 방법도 있습니다. Cross valation에서 Vdataation-sample error가 증가하면 조기에 종료한다. 모델이 훈련 샘플에 대해 열심히 훈련된 모델인 경우 이러한 일이 발생합니다. 이것을 과적합이라고 합니다.
감사
[출처]심층 학습 1단계
haykin.neural-networks.3ed.2009
비영리 귀속 변경 금지
[딥러닝 기초]Momentum 설명
M−는 이전 운동량을 의미하고 초기 값은 0입니다. α는 가속도 값 하이퍼파라미터(0.9와 같이 1보다 작거나 같은 값) \ overset {-} m \ text \\\ textm−는 선행 운동량을 의미하며 초기값은 0입니다. α는 가속도를 의미하는 하이퍼파라미터(0.9와 같이 1보다 작은 값)
텐서플로우 딥러닝 강의 12-4 – 모멘텀을 이용한 딥러닝 학습속도 개선
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6장. 학습관련 기술(SGD, Momentum, Adagrad, Adam)
1) 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD) · 2) 모멘텀(Momentum) · 3) 아다그라드(Adagrad) · 4) 아담(Adam).
Source: m.blog.naver.com
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Momentum 개념 및 코드 구현 – 누누와데이터
또한 처음 시작점(보통 딥러닝에서는 처음 시작점은 무작위로 주어짐)이 global minimum 보다 local minimum에 더 가까운 경우, 경사하강법에서 local …
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하지만 이런 함수는 아주 드물고, 딥러닝에서 우리가 다루는 함수는 늘 비볼록 함수(nonconvex function)입니다. 따라서 우리가 인공신경망을 GD로 훈련하는 이상, …
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[머신러닝] 모멘텀(Momentum), NAG 옵티마이저
Steve Jang; 인공지능 및 데이터과학 / 머신러닝 및 딥러닝; 2021. 6. 19. 모멘텀(Momentum). 텐서플로우 v1 버전, Momentum 옵티마이저; 케라스 Momentum 옵티마이저.
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