training: lr_scheduler_type

lr_scheduler_type 설정에서 cosine을 선택하는 것은 학습률 스케줄러 유형으로 코사인 감쇠 스케줄(Cosine Annealing Schedule)을 사용하겠다는 의미입니다. 이 스케줄러는 학습률을 주기적으로 조절함으로써 특정 지점에서 급격히 감소시키는 방식을 통해, 학습 과정 중에 최적의 값에 수렴할 수 있도록 돕습니다.

코사인 감쇠 스케줄의 특징

1. 주기적 감소: 학습률은 시작 시 높은 값을 가지며, 학습이 진행됨에 따라 코사인 함수의 형태로 감소합니다. 이는 주기적으로 학습률이 최소값과 최대값 사이를 오가며 조절됩니다.
2. 로컬 미니마 회피: 높은 학습률로 재시작하는 과정은 모델이 로컬 미니멈(local minimum)에 갇히는 것을 방지하고, 보다 넓은 범위에서 전역 최소값(global minimum)을 탐색할 수 있게 합니다.
3. 마무리 감쇠: 주기의 마지막에는 학습률이 매우 낮아져서 모델이 안정적으로 최소값에 수렴할 수 있도록 합니다.

적용 및 이점

• 적응적 학습률 조정: 초기에는 빠른 학습과 탐색을 통해 좋은 최소값 후보를 빠르게 찾아내고, 시간이 지남에 따라 학습률을 낮추어 세밀한 최적화를 수행할 수 있습니다.
• 효율적인 수렴: 코사인 스케줄은 다른 스케줄러보다 더 효과적으로 모델이 최적의 성능에 도달하도록 할 수 있습니다. 특히, 복잡하고 깊은 네트워크에서 더욱 효과적입니다.

사용 예시

• 딥러닝 학습: 이미지 분류, 객체 감지, 자연어 처리 등 다양한 딥러닝 모델 학습에서 사용됩니다.
• 실험과 조정: 다양한 학습률 스케줄링 전략을 실험해 볼 수 있으며, 특정 작업이나 데이터셋에 가장 적합한 스케줄러를 선택할 수 있습니다.
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학습률 스케줄러(Learning Rate Scheduler)는 학습 과정에서 학습률을 동적으로 조절하여 모델의 학습 효율과 성능을 최적화하는 데 사용됩니다. Cosine 외에도 여러 가지 학습률 스케줄링 방법이 있으며, 각기 다른 전략을 바탕으로 합니다. 아래는 몇 가지 주요 학습률 스케줄러 유형을 소개합니다:

1. Step Decay

• 개념: 특정 에포크마다 학습률을 일정 비율로 감소시키는 방식입니다. 예를 들어, 10 에포크마다 학습률을 반으로 줄이는 방식이 일반적입니다.
• 장점: 구현이 간단하고, 큰 학습률 감소가 필요할 때 효과적입니다.
• 단점: 감소 시점과 비율을 미리 설정해야 하며, 이러한 파라미터 선택이 모델 성능에 큰 영향을 미칩니다.

2. Exponential Decay

• 개념: 매 에포크마다 학습률을 지수적으로 감소시키는 방식입니다. 학습률은 lr = lr_init * exp(-k*t) 공식에 따라 결정되며, k는 감소율, t는 시간(에포크)입니다.
• 장점: 연속적이고 부드러운 학습률 감소를 제공합니다.
• 단점: 적절한 감소율 k를 설정하기 위해 실험이 필요합니다.

3. Polynomial Decay

• 개념: 학습률을 다항식 함수로 감소시키는 방식입니다. 일반적으로 lr = (lr_init - lr_end) * (1 - t/T)^p + lr_end 형태로 표현되며, lr_init는 초기 학습률, lr_end는 최종 학습률, t는 현재 에포크, T는 최대 에포크, p는 감소 지수입니다.
• 장점: 매우 유연한 학습률 조절이 가능합니다.
• 단점: 여러 하이퍼파라미터(lr_end, T, p) 조정이 필요합니다.

4. Cyclical Learning Rates

• 개념: 학습률을 최소값과 최대값 사이에서 주기적으로 변화시키는 방식입니다. 이는 모델이 로컬 미니멈을 피해 글로벌 미니멈을 찾을 수 있도록 돕습니다.
• 장점: 다양한 크기의 파라미터 공간을 탐색할 수 있습니다.
• 단점: 최적의 주기와 학습률 범위를 설정하기 위한 추가 실험이 필요합니다.

5. Warm Restart

• 개념: Cosine Annealing과 유사하게, 각 사이클 후에 학습률을 재설정하여 주기적으로 감소시키는 방식입니다. 각 사이클은 점점 길어집니다.
• 장점: 긴 학습 사이클을 통해 깊은 최적화가 가능하며, 각 사이클이 끝날 때마다 학습률을 재설정하여 더 넓은 범위를 탐색합니다.
• 단점: 사이클 길이와 학습률 설정이 중요하며, 적절한 조절이 필요합니다.

이러한 스케줄러들은 특정 작업과 모델에 따라 다르게 적용될 수 있으며, 일반적으로 여러 방법을 실험하여 가장 효과적인 방법을 찾는 것이 좋습니다.