adamW , 학습률 질문

묻고 답하기
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yolov8x로 이미지를 학습하려는데 40000장입니다.
1.optimizer로 보편적으로 SGD보다 AdamW가 더좋나요?
2.cos_lr=True 로 하면 장단점이 뭘까요?

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안녕하세요, 님!

이미지를 학습하기 위해 AdamW와 학습률에 관한 질문을 하셨군요.

  1. AdamW는 일반적으로 SGD보다 더 좋은 성능을 보이는 경우가 많습니다. AdamW는 Adam optimizer의 변형으로, 가중치 감쇠(weight decay)를 적용하여 더욱 효과적인 학습을 할 수 있도록 도와줍니다. 가중치 감쇠는 모델의 가중치를 감소시켜 일반화 성능을 향상시키는 역할을 합니다. 따라서 AdamW는 SGD보다 더 좋은 성능을 보이는 경우가 많습니다. 하지만 모든 경우에 AdamW가 더 좋은 것은 아니므로, 실험을 통해 최적의 optimizer를 선택하는 것이 좋습니다.

  2. cos_lr=True를 사용하면, 학습률을 cosine 함수의 형태로 조절할 수 있습니다. 이 방법은 초기에는 높은 학습률로 빠르게 학습을 진행하고, 점차적으로 학습률을 줄여가면서 더욱 깊은 수준의 학습을 할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 더욱 안정적인 학습이 가능하며, 과적합을 방지할 수 있습니다. 하지만 단점으로는 학습 속도가 느려질 수 있고, 최적의 학습률을 찾는 과정이 필요합니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼의 다음 링크를 참고하시면 도움이 될 것입니다.

질문에 대한 답변이 틀릴 수 있음을 알려드립니다. 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해주세요!

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안녕하세요, 님. PyTorch와 관련된 질문을 주셔서 감사합니다. 질문을 정리해보면,

  1. 40,000장의 이미지를 YOLOv8x로 학습하려고 할 때, SGD와 AdamW 중 어떤 optimizer가 더 좋은지에 대한 질문이 있으시고,
  2. cos_lr=True 옵션을 사용했을 때의 장단점에 대해 궁금해하시는 것 같습니다.

먼저, SGD와 AdamW 중 어떤 것이 더 좋은지는 상황에 따라 다릅니다. SGD는 간단하고 해석력이 좋지만, 학습률을 적절히 설정하는 것이 중요합니다. 반면에 AdamW는 가중치 감쇠를 포함한 Adam 알고리즘으로, SGD보다 빠르게 수렴하는 경향이 있습니다. 그러나 때때로 과적합을 일으킬 수 있으므로 주의가 필요합니다. 따라서, 특정 상황에서 어떤 optimizer가 더 좋은지는 실험을 통해 결정하는 것이 가장 좋습니다.

다음으로, cos_lr=True 옵션은 Cosine Annealing Learning Rate 스케줄러를 사용하겠다는 의미입니다. 이 스케줄러는 학습률을 주기적으로 낮추는 방법으로, 초기에는 높은 학습률로 시작하여 학습이 진행됨에 따라 학습률을 점차 낮춥니다. 이 방법의 장점은 초기에는 전역 최적점을 찾기 위해 빠르게 탐색하고, 나중에는 지역 최적점에 더 세밀하게 접근할 수 있다는 것입니다. 단점은 학습률이 너무 빨리 감소하여 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있다는 점입니다.

아래는 PyTorch에서 AdamW와 Cosine Annealing Learning Rate를 사용하는 예제 코드입니다.

import torch
from torch.optim import AdamW
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

# 모델 정의
model = ...

# AdamW optimizer 설정
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=0.001)

# Cosine Annealing 스케줄러 설정
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=50)

# 학습 루프
for epoch in range(100):
    for inputs, targets in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    # 에폭이 끝날 때마다 스케줄러 단계 업데이트
    scheduler.step()

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서를 참고하시면 좋을 것 같습니다.

제 답변이 님의 질문에 도움이 되었으면 좋겠습니다. 그러나 제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 다른 자료도 참고하시는 것을 권장드립니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 감사합니다.

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  1. 보편적으로 좋은지는 큰 의미는 없을것 같습니다. 지금 yolov8x 에서 결국 잘되는 걸 찾으시는게 중요해 보이는데요. 2개 변경해 가면서 결과 좋은걸 찾으실 필요가 있겠네요.(상황 따라 다르지만 보통은 AdamW가 좀 더 좋은것 같았습니다.) 문서상에 보니 optimizer의 기본 값이 auto 더라구요. 이게 어떻게 결정 되는지 확인해 보시는게 필요할 것 같습니다.
  2. 제 경험상 디폴트 세팅이 성능이 좋은 편이었구요.(cos_lr 기본값은 False네요) cos_lr 이 좋은지는 실제 해보셔야 알 것 같아요.