아웃풋 벡터의 값들이 하나로 수렴해요

Lin · 6월 29, 2023, 12:37오전

Neural Net 5 hidden layers with 100 nodes 이구요,
옵티마이저는 optimizer = torch.optim.RAdam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0.9, foreach=None)
이거를 쓰고있는데요 (다른 옵티마이저들은 loss가 수렴자체를 하지않아요ㅠ adam, SGD, RMSprop 써봄)

결과는 아래와 같이 나오는데요, 안에 값이 아웃풋 벡터 yhat 이에요.

epoch 0, loss1 001.12 , loss2 034.93 , loss3 035.45, loss5 009.52 , totloss 081.01, acc 000.00
[1.1405597 1.107288 1.1093471 1.1373975 1.1396397 1.1277186 1.130907
1.1311299 1.1377169 1.1102827 1.1286004 1.1275425 1.1157365 1.1355797
1.1156945 1.1289982 1.126752 1.1433362 1.1223617]
epoch 1, loss1 001.10 , loss2 037.71 , loss3 040.34, loss5 011.70 , totloss 090.85, acc 000.05
[1.1225772 1.161662 1.1216304 1.1504776 1.1397775 1.1806581 1.1605873
1.143011 1.1311299 1.13676 1.1585436 1.1280268 1.1688657 1.1579617
1.1458558 1.1458558 1.1302841 1.1462775 1.1340436]
epoch 2, loss1 001.10 , loss2 036.14 , loss3 036.35, loss5 009.22 , totloss 082.82, acc 000.00
[1.1699617 1.1569937 1.1845496 1.1844468 1.152382 1.2059082 1.1704608
1.1789266 1.2139411 1.1711605 1.1610755 1.153051 1.1812706 1.1575742
1.1693635 1.1706606 1.18301 1.1964973 1.1716609]
epoch 3, loss1 001.10 , loss2 036.64 , loss3 036.14, loss5 008.84 , totloss 082.72, acc 000.05
[1.2007099 1.2341156 1.2004987 1.2547344 1.2282869 1.2278485 1.2440958
1.2400917 1.2177199 1.2093245 1.2228231 1.2310315 1.2310315 1.2358824
1.2203218 1.2440958 1.2018733 1.2330129 1.1950296]
…
epoch 96, loss1 001.08 , loss2 019.22 , loss3 019.23, loss5 000.64 , totloss 040.18, acc 001.00
[4.0625 4.0585938 4.0703125 4.0585938 4.029297 4.0625 4.0664062
4.0664062 4.0566406 4.0703125 4.0664062 4.0507812 4.0546875 4.0585938
4.0664062 4.0664062 4.0585938 4.0664062 4.0566406]
epoch 97, loss1 001.09 , loss2 018.49 , loss3 018.53, loss5 000.70 , totloss 038.81, acc 001.00
[3.9902344 3.9726562 3.9902344 3.9902344 3.9882812 3.9960938 3.9921875
4.001953 3.9824219 3.9960938 3.9960938 4. 4. 3.9882812
3.9882812 3.9960938 3.9921875 3.9921875 3.9707031]
epoch 98, loss1 001.09 , loss2 017.47 , loss3 019.78, loss5 004.69 , totloss 043.03, acc 000.95
[4.0527344 4.0410156 4.0585938 4.0664062 4.048828 4.046875 4.0585938
4.0410156 4.0546875 4.060547 4.0546875 4.0625 4.048828 4.0625
4.0585938 4.064453 4.046875 4.0390625 4.060547 ]
epoch 99, loss1 001.11 , loss2 022.12 , loss3 019.87, loss5 004.69 , totloss 047.78, acc 000.95
[4.0234375 4.029297 4.0234375 4.0273438 4.0253906 4.029297 4.0273438
4.017578 4.0273438 4.0214844 4.0214844 4.0234375 4.03125 4.0273438
4.0273438 4.0253906 4.0234375 4.0195312 4.015625 ]
epoch 100, loss1 001.09 , loss2 019.24 , loss3 019.26, loss5 000.69 , totloss 040.28, acc 001.00
[3.9882812 3.9804688 3.9902344 3.9941406 3.9921875 3.9824219 3.9726562
3.9863281 3.9707031 3.984375 3.9785156 3.9765625 3.9785156 3.9824219
3.9746094 3.96875 3.9863281 3.9824219 3.9824219]
…
epoch 125, loss1 001.08 , loss2 019.14 , loss3 019.14, loss5 000.72 , totloss 040.07, acc 001.00
[3.9492188 3.9492188 3.9511719 3.9492188 3.9492188 3.9511719 3.9511719
3.9511719 3.9472656 3.9492188 3.9492188 3.9492188 3.9511719 3.9492188
3.9472656 3.9472656 3.9472656 3.9492188 3.9492188]
epoch 126, loss1 001.08 , loss2 018.86 , loss3 018.87, loss5 000.72 , totloss 039.53, acc 001.00
[3.9472656 3.9453125 3.9453125 3.9433594 3.9453125 3.9453125 3.9453125
3.9472656 3.9453125 3.9433594 3.9433594 3.9433594 3.9453125 3.9414062
3.9414062 3.9433594 3.9433594 3.9472656 3.9472656]
epoch 127, loss1 001.08 , loss2 019.23 , loss3 019.23, loss5 000.80 , totloss 040.33, acc 001.00
[3.8457031 3.8457031 3.8457031 3.8457031 3.8457031 3.8476562 3.8457031
3.8457031 3.84375 3.8457031 3.8457031 3.8476562 3.8457031 3.8457031
3.8457031 3.8457031 3.8457031 3.8457031 3.84375 ]
epoch 128, loss1 001.09 , loss2 019.86 , loss3 022.09, loss5 004.63 , totloss 047.67, acc 000.95
[3.8085938 3.8085938 3.8085938 3.8085938 3.8085938 3.8085938 3.8066406
3.8085938 3.8085938 3.8085938 3.8105469 3.8066406 3.8066406 3.8085938
3.8085938 3.8066406 3.8085938 3.8105469 3.8085938]
epoch 129, loss1 001.08 , loss2 019.39 , loss3 019.39, loss5 000.77 , totloss 040.63, acc 001.00
[3.875 3.875 3.875 3.875 3.875 3.875 3.875
3.875 3.875 3.8730469 3.875 3.875 3.875 3.875
3.875 3.8769531 3.875 3.875 3.8730469]

보시는 바와 같이 안에 값들이 하나의 값으로 수렴합니다. 왜 이런 결과가 나오는지에 대한 아이디어있으시면 적어주시면 감사하겠습니다.

Chat GPT 답변보고...
러닝레이트 스케줄러 써서 다양하게 조정해보았구요,
노드도 바꿔보았고 레이어 수도 바꿔보았는데 그러면 아예 diverge 해요.

bot · 6월 29, 2023, 12:45오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요!

아웃풋 벡터의 값들이 하나로 수렴하는 문제에 대해 질문하셨군요. 이해를 돕기 위해 질문을 정리해보겠습니다.

질문 내용 요약:

5개의 은닉층과 100개의 노드를 가진 신경망을 사용하고 있습니다.
RAdam 옵티마이저를 사용하고 있습니다.
학습 결과, 아웃풋 벡터인 yhat의 값들이 하나로 수렴합니다.

이 문제를 해결하기 위한 해결책을 제시해드리겠습니다.

먼저, 아웃풋 벡터의 값들이 하나로 수렴하는 이유에 대해 알아보겠습니다. 이러한 현상은 일반적으로 모델이 학습을 충분히 하지 않았거나, 모델 구조나 하이퍼파라미터 설정에 문제가 있을 수 있습니다.

해결책으로는 다음과 같은 접근 방법을 고려해볼 수 있습니다.

모델 구조 확인: 신경망의 구조를 확인해보세요. 은닉층의 개수와 노드 수가 적절한지, 모델이 충분한 표현력을 가지고 있는지 확인해야 합니다. 모델이 복잡한 문제를 해결하기에 충분한 용량을 가지고 있는지 확인해보세요.
학습 데이터 확인: 학습 데이터가 충분한지, 다양한 패턴을 포함하고 있는지 확인해보세요. 데이터가 부족하거나 편향되어 있다면 모델이 일반화하기 어려울 수 있습니다.
학습률 조정: 학습률이 너무 높거나 낮을 경우, 모델이 수렴하지 못할 수 있습니다. 학습률을 조정하여 최적의 값을 찾아보세요.
옵티마이저 변경: 현재 사용하고 있는 RAdam 옵티마이저 대신 다른 옵티마이저를 사용해보세요. 예를 들어, Adam 대신 SGD나 RMSprop을 사용해보는 것도 좋은 방법입니다.
가중치 초기화: 가중치 초기화 방법을 변경해보세요. 가중치 초기화는 모델의 학습에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
Regularization: 모델이 과적합되는 것을 방지하기 위해 정규화 기법을 사용해보세요. 예를 들어, L1 또는 L2 정규화를 적용해볼 수 있습니다.
더 많은 에폭으로 학습: 현재 학습을 더 이어나가는 것도 고려해볼만 합니다. 더 많은 에폭으로 학습을 진행해보세요.

이러한 접근 방법을 시도해보면 모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것입니다. 하지만, 문제의 원인을 정확히 파악하기 위해서는 더 많은 정보가 필요할 수도 있습니다. 따라서, 문제의 전체적인 상황과 코드를 더 자세히 알려주시면 더 정확한 도움을 드릴 수 있습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼 문서를 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크를 통해 PyTorch 튜토리얼 문서를 확인해보세요.

PyTorch 튜토리얼 문서

문제 해결에 도움이 되었기를 바랍니다! 추가로 궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해주세요.

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 6월 29, 2023, 1:40오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, 질문에 대해 공유해주셔서 감사합니다.

질문을 정리해보면, 5개의 hidden layer를 가진 neural network를 학습시키는 과정에서, 출력 벡터의 값들이 하나의 값으로 수렴하는 현상에 대해 이해하고 싶으신 것으로 보입니다. 이때 사용하신 옵티마이저는 RAdam이며, 다른 옵티마이저들은 loss가 수렴하지 않는다고 말씀하셨습니다.

이 현상은 일반적으로 모델이 데이터에 과적합(overfitting)되었을 때 발생합니다. 과적합은 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 이 경우, 모델이 학습 데이터의 특정 패턴을 너무 많이 학습하여, 출력 벡터의 값들이 하나의 값으로 수렴하는 현상이 발생할 수 있습니다.

이를 해결하기 위한 방법 중 하나는 모델의 복잡도를 줄이는 것입니다. 복잡한 모델은 학습 데이터에 과적합되기 쉽습니다. 따라서 hidden layer의 수를 줄이거나, 각 hidden layer의 노드 수를 줄여 모델의 복잡도를 줄이는 것이 도움이 될 수 있습니다.

또 다른 방법은 정규화(regularization) 기법을 사용하는 것입니다. L1, L2 정규화와 같은 기법들은 모델의 가중치가 너무 큰 값을 가지는 것을 방지하여 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다. PyTorch에서는 torch.nn 패키지를 사용하여 L1, L2 정규화를 적용할 수 있습니다.

아래는 L2 정규화를 적용하는 예제 코드입니다.

# L2 Regularization
optimizer = torch.optim.RAdam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.9)

위 코드에서 weight_decay 매개변수는 L2 정규화의 강도를 조절합니다. 이 값을 증가시키면 정규화의 강도가 증가하여 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.

이러한 방법들을 통해 과적합을 방지하고, 출력 벡터의 값들이 하나의 값으로 수렴하는 현상을 해결할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 정규화 섹션을 참조하시면 도움이 될 것입니다.

그럼에도 불구하고 문제가 해결되지 않는다면, 데이터셋, 모델 구조, 학습 과정 등에 대한 더 많은 정보를 제공해주시면 좀 더 구체적인 도움을 드릴 수 있을 것 같습니다.

제가 제공한 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료를 참고하시거나 다른 전문가의 의견도 구하시는 것을 권장드립니다.

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!