[Tensorflow] 배치사이즈와 num_steps이란? 적정하게 결정하기

배치 사이즈 결정 방법

배치 사이즈는 모델 학습에서 핵심적인 하이퍼파라미터입니다. 이를 결정하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 메모리 용량: 하드웨어의 메모리 한계를 고려하여 배치 사이즈를 조정합니다. 가능한 한 큰 배치 사이즈를 사용하되, 메모리 오류가 발생하지 않는 범위 내에서 결정합니다.
2. 학습 안정성: 큰 배치 사이즈가 학습 안정성에 영향을 줄 수 있으므로, 손실이 안정적으로 감소하는지 확인하는 것이 중요합니다.
3. 실험을 통한 조정: 다양한 배치 사이즈로 실험을 수행하고, 가장 효과적인 결과를 주는 값을 선택합니다.

적절한 num_steps 결정 방법

num_steps는 모델이 학습 과정에서 수행해야 할 총 단계의 수를 나타냅니다. 이를 결정하는 방법은 아래와 같습니다:

1. 손실 감소 추세: 학습 과정에서 손실이 지속적으로 감소하는지 관찰합니다. 손실 감소가 멈추는 시점에서 학습을 종료하는 것이 좋습니다.
2. 과적합 여부: 학습 데이터와 검증 데이터의 성능을 비교하여 과적합을 판단합니다. 과적합이 발생하면 num_steps를 줄이는 것이 필요합니다.
3. 실험: 다양한 num_steps 값을 실험하여 검증 데이터셋에서 최적의 성능을 보이는 값을 선택합니다.

배치 사이즈 (Batch Size) 이해하기

• 정의: 학습 과정에서 한 번에 네트워크로 전달되는 데이터 샘플의 수입니다.
• 중요성: 메모리 사용량, 학습 속도 및 모델의 일반화 능력에 영향을 미칩니다. 큰 배치 사이즈는 빠른 학습을 가능하게 하지만, 모델의 일반화 능력에는 부정적일 수 있습니다.
• 조정: 배치 사이즈는 사용 가능한 메모리와 모델의 요구 사항에 따라 조정됩니다.

Num Steps (Number of Steps)의 중요성

• 정의: 학습 과정에서의 총 반복 횟수입니다. 각 스텝에서 모델은 배치 사이즈만큼의 데이터를 처리합니다.
• 중요성: 모델이 학습 데이터셋 전체를 얼마나 자주 보는지 결정합니다. 모델의 학습 정도와 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.
• 계산: 전체 데이터셋을 배치 사이즈로 나누어 한 에폭에서 필요한 스텝 수를 결정합니다. 다수의 에폭에 걸쳐 학습 시, 총 num steps는 에폭 수와 에폭 당 스텝 수의 곱으로 계산됩니다.

이러한 매개변수들은 모델의 학습 과정과 성능에 큰 영향을 미치므로, 실험을 통해 최적의 값을 찾는 것이 중요합니다.