PyTorch에서 매개변수 그룹 생성

2024-07-27

매개변수 그룹은 모델의 매개변수들을 여러 그룹으로 나누고, 각 그룹에 대해 학습 설정을 따로 지정할 수 있도록 하는 기능입니다. 이는 모델의 학습 속도와 성능을 향상시키는 데 유용할 수 있습니다.

매개변수 그룹 생성 방법

PyTorch에서 매개변수 그룹을 생성하는 방법은 두 가지가 있습니다.

모델의 parameters() 메서드 사용:

model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 100),
    torch.nn.Linear(100, 10),
)

# 첫 번째 레이어의 매개변수 그룹
group1 = {'params': model[0].parameters(), 'lr': 0.01}

# 두 번째 레이어의 매개변수 그룹
group2 = {'params': model[1].parameters(), 'lr': 0.001}

# 매개변수 그룹 목록
param_groups = [group1, group2]

위 코드는 Sequential 모델의 두 개의 레이어에 대해 각각 다른 학습률을 설정하는 매개변수 그룹을 생성합니다.

torch.optim.Optimizer 클래스의 add_param_group() 메서드 사용:

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 첫 번째 레이어의 매개변수 그룹 추가
optimizer.add_param_group({'params': model[0].parameters(), 'lr': 0.001})

위 코드는 SGD 옵티마이저에 첫 번째 레이어의 매개변수 그룹을 추가합니다.

매개변수 그룹 설정

매개변수 그룹을 생성할 때 다음과 같은 설정을 지정할 수 있습니다.

params: 그룹에 포함될 매개변수 목록
lr: 학습률
momentum: 모멘텀 (옵티마이저에 따라 다름)
weight_decay: 가중치 감소
nesterov: Nesterov 모멘텀 사용 여부 (옵티마이저에 따라 다름)
dampening: 감쇠 (옵티마이저에 따라 다름)

매개변수 그룹 활용 예시

전이 학습: 사전 학습된 모델을 사용하여 새로운 작업을 학습할 때, 사전 학습된 모델의 매개변수는 더 낮은 학습률로 학습하고, 새로 추가된 레이어의 매개변수는 더 높은 학습률로 학습할 수 있습니다.
미세 조정: 모델의 특정 레이어만 학습하고 싶을 때, 해당 레이어의 매개변수 그룹만 생성하고 학습 설정을 지정할 수 있습니다.
모델 성능 향상: 모델의 학습 속도와 성능을 향상시키기 위해 다양한 학습률 설정을 시도할 때 매개변수 그룹을 활용할 수 있습니다.

예제 코드

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 100)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 10)

model = MyModel()

# 매개변수 그룹 생성
group1 = {'params': model.fc1.parameters(), 'lr': 0.01}
group2 = {'params': model.fc2.parameters(), 'lr': 0.001}

# 옵티마이저 생성
optimizer = torch.optim.SGD([group1, group2])

# 모델 학습
for epoch in range(10):
    # ...

# 학습 결과 확인
print(model.fc1.weight)
print(model.fc2.weight)

위 코드는 MyModel 클래스를 정의하고, 두 개의 Linear 레이어를 사용합니다. group1과 group2는 각 레이어의 매개변수에 대한 학습률을 설정하는 매개변수 그룹입니다. optimizer는 SGD 옵티마이저이며, 두 개의 매개변수 그룹을 사용합니다.

코드를 실행하면 모델이 학습되고, 각 레이어의 매개변수에 대한 학습률 설정에 따라 다른 결과를 얻을 수 있습니다.

참고:

이 코드는 단순한 예시이며, 실제 사용 시에는 모델 구조, 데이터, 학습 목표 등에 따라 학습 설정을 조정해야 합니다.
PyTorch에는 다양한 옵티마이저가 있으며, 각 옵티마이저마다 사용 가능한 설정이 다를 수 있습니다.

추가 정보

PyTorch에서 매개변수 그룹을 생성하는 대체 방법

model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 100),
    torch.nn.Linear(100, 10),
)

# 첫 번째 레이어의 매개변수 그룹
group1 = {'params': model[0].parameters(), 'lr': 0.01}

# 두 번째 레이어의 매개변수 그룹
group2 = {'params': model[1].parameters(), 'lr': 0.001}

# 매개변수 그룹 목록
param_groups = [group1, group2]

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 첫 번째 레이어의 매개변수 그룹 추가
optimizer.add_param_group({'params': model[0].parameters(), 'lr': 0.001})

대체 방법

위 두 가지 방법 외에 다음과 같은 방법으로도 매개변수 그룹을 생성할 수 있습니다.

torch.nn.ModuleDict 사용:

model = torch.nn.ModuleDict([
    ('fc1', torch.nn.Linear(10, 100)),
    ('fc2', torch.nn.Linear(100, 10)),
])

# 매개변수 그룹 생성
group1 = {'params': model['fc1'].parameters(), 'lr': 0.01}
group2 = {'params': model['fc2'].parameters(), 'lr': 0.001}

# 매개변수 그룹 목록
param_groups = [group1, group2]

모델의 레이어 이름 사용:

model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 100),
    torch.nn.Linear(100, 10),
)

# 매개변수 그룹 생성
group1 = {'params': model.named_parameters('fc1'), 'lr': 0.01}
group2 = {'params': model.named_parameters('fc2'), 'lr': 0.001}

# 매개변수 그룹 목록
param_groups = [group1, group2]