PyTorch에서 Adam 옵티마이저의 학습률을 감소시키는 방법

lr_scheduler 사용:

PyTorch는 학습률 스케줄링을 위한 lr_scheduler 모듈을 제공합니다. 가장 일반적으로 사용되는 스케줄러는 다음과 같습니다.

• ExponentialLR: 지수 함수적으로 학습률을 감소시킵니다.
• ReduceLROnPlateau: 검증 손실이 더 이상 감소하지 않을 때 학습률을 감소시킵니다.
• CyclicLR: 주기적으로 학습률을 증가시키고 감소시킵니다.

다음은 ExponentialLR 스케줄러를 사용하는 예시입니다.

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLR

# 모델 및 옵티마이저 정의
model = ...
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 학습률 스케줄러 정의
scheduler = ExponentialLR(optimizer, gamma=0.95)

# 훈련 루프
for epoch in range(100):
    # ... 훈련 코드 ...
    
    # 학습률 스케줄러 업데이트
    scheduler.step()

LambdaLR 사용:

LambdaLR 클래스를 사용하여 사용자 정의 학습률 감소 함수를 정의할 수 있습니다.

다음은 학습률을 에포크 수에 따라 감소시키는 예시입니다.

import torch.optim as optim

# 모델 및 옵티마이저 정의
model = ...
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 학습률 감소 함수 정의
def lr_lambda(epoch):
    return 1.0 - epoch / 100

# 학습률 스케줄러 정의
scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda)

# 훈련 루프
for epoch in range(100):
    # ... 훈련 코드 ...
    
    # 학습률 스케줄러 업데이트
    scheduler.step()

옵티마이저 매개변수 직접 수정:

Adam 옵티마이저는 lr 속성을 통해 학습률을 직접 설정할 수 있습니다.

다음은 훈련 과정에서 학습률을 수동으로 감소시키는 예시입니다.

import torch.optim as optim

# 모델 및 옵티마이저 정의
model = ...
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 훈련 루프
for epoch in range(100):
    # ... 훈련 코드 ...
    
    # 학습률 감소
    if epoch % 10 == 0:
        optimizer.param_groups[0]['lr'] *= 0.9

선택 방법

사용하는 방법은 특정 상황에 따라 다릅니다.

• lr_scheduler: 가장 간편하고 일반적으로 사용되는 방법입니다.
• LambdaLR: 사용자 정의 학습률 감소 함수를 사용할 때 유용합니다.
• 옵티마이저 매개변수 직접 수정: 더 많은 제어권이 필요할 때 유용하지만, 코드 관리가 어려울 수 있습니다.

예제 코드

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLR

# 모델 정의
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc1(x)

# 모델 및 옵티마이저 정의
model = Net()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 학습률 스케줄러 정의
scheduler = ExponentialLR(optimizer, gamma=0.95)

# 손실 함수 및 데이터 정의
criterion = nn.MSELoss()
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(...)

# 훈련 루프
for epoch in range(100):
    for inputs, labels in train_loader:
        # 모델 예측
        outputs = model(inputs)

        # 손실 계산
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 옵티마이저 업데이트
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 학습률 스케줄러 업데이트
    scheduler.step()

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 모델 정의
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc1(x)

# 모델 및 옵티마이저 정의
model = Net()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 학습률 감소 함수 정의
def lr_lambda(epoch):
    return 1.0 - epoch / 100

# 학습률 스케줄러 정의
scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda)

# 손실 함수 및 데이터 정의
criterion = nn.MSELoss()
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(...)

# 훈련 루프
for epoch in range(100):
    for inputs, labels in train_loader:
        # 모델 예측
        outputs = model(inputs)

        # 손실 계산
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 옵티마이저 업데이트
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 학습률 스케줄러 업데이트
    scheduler.step()

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 모델 정의
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc1(x)

# 모델 및 옵티마이저 정의
model = Net()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 손실 함수 및 데이터 정의
criterion = nn.MSELoss()
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(...)

# 훈련 루프
for epoch in range(100):
    for inputs, labels in train_loader:
        # 모델 예측
        outputs = model(inputs)

        # 손실 계산
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 옵티마이저 업데이트
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 학습률 감소
        if epoch % 10 == 0:
            optimizer.param_groups[0]['lr'] *= 0.9

이 예제들은 PyTorch에서 Adam 옵티마이저의 학습률을 감소시키는 방법을 보여줍니다.

• PyTorch 공식 문서 - Optimizers: [https://pytorch

Adam 옵티마이저 학습률 감소를 위한 대체 방법

SGD with momentum:

Adam 옵티마이저는 SGD (확률적 경사 하강법)의 변형이지만, SGD with momentum 또한 효과적인 옵션입니다. Momentum은 이전 업데이트 방향을 고려하여 학습 속도를 향상시킵니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 모델 정의
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc1(x)

# 모델 및 옵티마이저 정의
model = Net()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

# 손실 함수 및 데이터 정의
criterion = nn.MSELoss()
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(...)

# 훈련 루프
for epoch in range(100):
    for inputs, labels in train_loader:
        # 모델 예측
        outputs = model(inputs)

        # 손실 계산
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 옵티마이저 업데이트
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

RMSProp:

RMSProp은 Adam과 유사하지만, Adam보다 더 안정적인 경향이 있습니다. RMSProp은 과거 경사의 제곱 평균을 사용하여 학습률을 조정합니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 모델 정의
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc1(x)

# 모델 및 옵티마이저 정의
model = Net()
optimizer = optim.RMSprop(model.parameters(), lr=0.01)

# 손실 함수 및 데이터 정의
criterion = nn.MSELoss()
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(...)

# 훈련 루프
for epoch in range(100):
    for inputs, labels in train_loader:
        # 모델 예측
        outputs = model(inputs)

        # 손실 계산
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 옵티마이저 업데이트
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

AdaGrad:

AdaGrad은 Adam보다 더 공격적인 학습률 감소 방식을 사용합니다. AdaGrad는 과거 경사의 제곱 평균의 제곱근을 사용하여 학습률을 조정합니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 모델 정의
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc1(x)

# 모델 및 옵티마이저 정의
model = Net()
optimizer = optim.Adagrad(model.parameters(), lr=0.01)

# 손실 함수 및 데이터 정의
criterion = nn.MSELoss()
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(...)

# 훈련 루프
for epoch in range(100):
    for inputs, labels in train_loader:
        # 모델 예측
        outputs = model(inputs)

        # 손실 계산
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 옵티마이저 업데이트
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()