AdamW와 Adam with Weight Decay 비교: PyTorch 코드 해설

본 해설에서는 PyTorch 프레임워크를 사용하여 AdamW와 Adam with Weight Decay 두 가지 옵티마이저를 비교하고 각 옵티마이저의 특징과 장단점을 설명합니다. 또한, 두 옵티마이저를 구현하는 PyTorch 코드를 제시하고 코드 분석을 통해 각 옵티마이저의 작동 방식을 이해하도록 도와줍니다.

AdamW와 Adam with Weight Decay 개요

Adam은 딥러닝 모델 학습에 널리 사용되는 옵티마이저입니다. Adam은 모멘텀과 RMSProp 알고리즘을 결합하여 빠른 학습 속도와 안정적인 수렴성을 제공합니다. 하지만 Adam은 L2 정규화와 같은 가중치 감소 기법을 사용할 때 불안정할 수 있습니다.

AdamW는 Adam 옵티마이저의 문제점을 해결하기 위해 제안되었습니다. AdamW는 Adam 알고리즘에 Decoupled Weight Decay 기법을 적용하여 L2 정규화를 안정적으로 수행하도록 합니다.

PyTorch 코드 구현 및 분석

import torch

# AdamW 옵티마이저
optimizer_adamw = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001)

# Adam with Weight Decay 옵티마이저
optimizer_adamwd = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for param in optimizer_adamwd.param_groups:
    param['weight_decay'] = 0.0001

# 학습 루프
for epoch in range(epochs):
    # ...
    
    # AdamW 업데이트
    optimizer_adamw.step()
    
    # Adam with Weight Decay 업데이트
    optimizer_adamwd.step()

코드 분석:

• 두 옵티마이저 모두 torch.optim 모듈에서 제공됩니다.
• AdamW 옵티마이저는 weight_decay 매개변수를 통해 L2 정규화 강도를 설정합니다.
• Adam with Weight Decay 옵티마이저는 param_groups 속성을 통해 각 매개변수 그룹에 대한 L2 정규화 강도를 설정합니다.

장단점 비교

결론

AdamW와 Adam with Weight Decay는 딥러닝 모델 학습에 유용한 옵티마이저입니다. AdamW는 L2 정규화를 안정적으로 수행하는 반면, Adam with Weight Decay는 더 빠른 학습 속도를 제공할 수 있습니다.

모델의 특성과 학습 목표에 따라 적절한 옵티마이저를 선택하는 것이 중요합니다.

예제 코드: PyTorch에서 AdamW와 Adam with Weight Decay 비교

import torch

# 모델 정의
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)

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

# 데이터 준비
x_train = torch.randn(100, 10)
y_train = torch.randn(100, 1)

# 모델 생성
model = Model()

# 옵티마이저 생성
optimizer_adamw = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001)
optimizer_adamwd = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for param in optimizer_adamwd.param_groups:
    param['weight_decay'] = 0.0001

# 손실 함수 정의
loss_fn = torch.nn.MSELoss()

# 학습 루프
for epoch in range(100):
    # 예측
    y_pred = model(x_train)

    # 손실 계산
    loss = loss_fn(y_pred, y_train)

    # 옵티마이저 업데이트
    optimizer_adamw.step()
    optimizer_adamwd.step()

    # 모델 평가
    # ...

# 결과 출력
# ...

• Model 클래스는 10개의 입력 특징을 1개의 출력 특징으로 변환하는 선형 모델을 정의합니다.
• x_train과 y_train은 학습 데이터를 나타냅니다.
• loss_fn은 평균 제곱 오차 손실 함수를 정의합니다.
• 학습 루프에서는 모델 예측, 손실 계산, 옵티마이저 업데이트, 모델 평가를 수행합니다.

AdamW와 Adam with Weight Decay 대체 방법

SGD (Stochastic Gradient Descent)

SGD는 가장 기본적인 옵티마이저 중 하나이며, 경사 하강 방식을 사용하여 손실 함수를 최소화합니다. SGD는 간단하고 효율적이지만, Adam만큼 빠르거나 안정적이지 않을 수 있습니다.

RMSProp (Root Mean Square Propagation)

RMSProp는 SGD의 문제점을 해결하기 위해 제안된 옵티마이저입니다. RMSProp는 과거 경사의 평균 제곱근을 사용하여 학습률을 조절하여 SGD보다 더 안정적인 학습을 가능하게 합니다.

AdaGrad (Adaptive Gradient)

AdaGrad는 각 매개변수의 업데이트 크기를 조절하기 위해 과거 경사의 합을 사용합니다. AdaGrad는 L2 정규화와 유사한 효과를 제공하지만, 큰 값의 경사에 의해 학습 속도가 느려질 수 있습니다.

AdaDelta (Adaptive Delta)

AdaDelta는 RMSProp와 AdaGrad의 장점을 결합하여 제안된 옵티마이저입니다. AdaDelta는 과거 경사의 평균 제곱근과 합을 사용하여 학습률을 조절하여 안정적이고 빠른 학습을 가능하게 합니다.

Nadam (Nesterov Adam)

Nadam은 Adam 옵티마이저에 Nesterov 모멘텀 기법을 적용하여 제안된 옵티마이저입니다. Nadam은 Adam보다 빠른 학습 속도를 제공하지만, Adam만큼 안정적이지 않을 수 있습니다.

Yogi

Yogi는 Adam 옵티마이저에 RMSProp의 학습률 조절 기법을 적용하여 제안된 옵티마이저입니다. Yogi는 Adam보다 빠르고 안정적인 학습을 제공하지만, Adam만큼 널리 사용되지는 않습니다.

최적의 옵티마이저 선택

모델의 특성과 학습 목표에 따라 적절한 옵티마이저를 선택하는 것이 중요합니다. 일반적으로 AdamW는 L2 정규화를 사용하는 경우 좋은 선택이며, Adam with Weight Decay는 L2 정규화를 사용하지 않는 경우 좋은 선택입니다.