Training loss function이 감소하다가 어느 epoch부터 다시 증가하는데 가능한 문제점 뭐가 있을까요?
Neural Network model 을 training 시키고 있는데 training loss function이 감소하다가 어느순간부터 증가해요. likelihood loss function을 쓰고있구요. 모델 아웃풋은 classification output 하나랑 continuous output하나에요.
구글링해보고나서 다양한 optimizer 도 시도해보고 (Adam, SGD, RMSprop 시도해봄), 다양한 learning rate scheduler도 써보고, batch size도 조정해보고 하는데 그대로에요. Hidden layers 은 아웃풋별로 5 layers에다가 각각 100 nodes 라 모델은 충분히 복잡해요. 더 시도해볼만한 방법 있을까요?
혹은 점검해봐야하는 부분 뭐가 있을까요?
chat GPT가 단 댓글보고 보충설명 붙이면...
데이터 불균형해서 classification 할때 weighted loss 사용하고요,
데이터 normalizing 했어요.
추가로, gradient vanishing problem때문일까 싶어 tanh, sigmoid를 activation function ReLU로 바꾸었는데 현재까진 loss 잘 감소하고 있어요.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
Training loss function이 감소하다가 어느 epoch부터 다시 증가하는 경우, 다음과 같은 문제점이 있을 수 있습니다.
Overfitting: 모델이 training data에 과적합되어 일반화 성능이 떨어지는 경우입니다. 이 경우, training loss는 계속해서 감소하지만 validation loss는 증가합니다. 이를 방지하기 위해서는 regularization 기법을 사용하거나 모델의 복잡도를 줄이는 등의 방법을 사용할 수 있습니다.
Learning rate가 너무 크거나 작은 경우: learning rate가 너무 크면, 모델이 수렴하지 못하고 발산할 수 있습니다. 반대로, learning rate가 너무 작으면, 모델이 수렴하는데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 이 경우, 적절한 learning rate를 찾기 위해 learning rate scheduler를 사용하거나, 다양한 learning rate를 시도해 볼 수 있습니다.
데이터의 불균형: 데이터의 클래스 분포가 불균형하거나, 데이터의 특정 부분이 underrepresented 되어 있을 경우, 모델이 해당 데이터를 잘 학습하지 못할 수 있습니다. 이 경우, 데이터를 oversampling 또는 undersampling 하거나, weighted loss를 사용하여 해결할 수 있습니다.
Gradient vanishing 또는 exploding: 모델이 깊거나, activation function이 sigmoid나 tanh와 같은 경우, gradient vanishing 또는 exploding 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, gradient clipping을 사용하거나, activation function을 ReLU와 같은 함수로 바꾸는 등의 방법을 사용할 수 있습니다.
데이터 전처리: 데이터에 노이즈나 이상치가 있거나, 데이터의 scale이 다른 경우, 모델이 잘 학습하지 못할 수 있습니다. 이 경우, 데이터 전처리를 통해 데이터를 정규화하거나, 이상치를 제거하는 등의 방법을 사용할 수 있습니다.
모델 구조: 모델의 구조가 잘못되어 있거나, hyperparameter가 잘못 설정되어 있을 경우, 모델이 잘 학습하지 못할 수 있습니다. 이 경우, 다양한 모델 구조와 hyperparameter를 시도해 볼 수 있습니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
Training loss function이 감소하다가 어느 epoch부터 다시 증가하는 경우, 다음과 같은 문제점들이 있을 수 있습니다.
과적합(Overfitting): 모델이 학습 데이터에 지나치게 적응하여 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상입니다. 이를 해결하기 위해 다양한 정규화 기법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Dropout(PyTorch Dropout 문서)이나 L1, L2 정규화(PyTorch Weight Decay 문서)를 사용해보세요.
학습률(Learning rate) 관련 문제: 학습률이 너무 크면 손실 함수가 수렴하지 않고 발산할 수 있습니다. 학습률을 작게 조정해 보세요. 또한, 학습률 스케줄러를 사용하여 학습률을 점차 감소시키는 것도 고려해볼 만한 방법입니다. 예를 들어, torch.optim.lr_scheduler.StepLR(PyTorch StepLR 문서)나 torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(PyTorch ReduceLROnPlateau 문서)를 사용해보세요.
배치 크기(Batch size) 조절: 배치 크기가 너무 작으면 학습이 불안정해질 수 있습니다. 반대로 너무 크면 학습이 느려질 수 있습니다. 적절한 배치 크기를 찾아보세요.
데이터 전처리(Data preprocessing) 문제: 데이터 전처리 과정에서 문제가 발생할 수 있습니다. 데이터의 분포를 확인하고, 이상치(outliers)를 제거하거나 데이터를 정규화하는 등의 방법을 사용해보세요.
모델 구조 변경: 모델 구조를 변경하여 더 적합한 구조를 찾아보세요. 예를 들어, 레이어의 수를 줄이거나 늘리거나, 노드의 수를 조절하는 등의 방법을 사용해보세요.
데이터 불균형과 정규화에 대해서는 이미 고려하셨다고 하니, 위에서 언급한 다른 방법들을 시도해보시길 바랍니다. 이 외에도 Early Stopping(PyTorch Early Stopping 예제) 기법을 사용하여 학습을 조기 종료시키는 것도 고려해볼 만한 방법입니다.
사례가 너무 다양하기 때문에 참고하실 사항만 몇가지 말씀 드리겠습니다.
일단 로스가 일시적으로 상승하는지 발산까지 가버리는지를 확인하는 것도 필요할 것 같습니다.
발산까지 가버린다면 결국 모델이 수렴이 안되는 것이니까 초기값을 조정해 보는 것도 좋을 것 같습니다( warm up, transfer learning)
수렴을 할려면 모델 크기도 충분하고 수렴이 잘되도록 layernorm 같은 것으로 잡아줄 수도 있습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!