epoch 에포크?

Epoch을 3으로 설정하고 1 epoch만 훈련한 것과, Epoch을 1로 설정하고 3번 훈련한 것은 이론적으로는 동일한 데이터셋을 3번 반복 학습한 것이므로 같은 학습 과정처럼 보일 수 있습니다. 그러나 실제로는 몇 가지 차이가 있을 수 있습니다:

1. 학습률 스케줄링

• 학습률 변화: 많은 학습 스케줄링 기법에서 학습률은 epoch마다 감소하거나 변경됩니다. Epoch을 3으로 설정하고 1 epoch만 학습한 후 중단하면 학습률은 계속 초기 값을 유지하지만, Epoch을 1로 설정하고 3번 반복 학습하면 학습률이 각 epoch마다 조정될 수 있습니다. 이로 인해 모델이 학습하는 방식에 차이가 생길 수 있습니다.

2. 체크포인트 저장

• 체크포인트 저장 및 모델 복원: Epoch을 1로 설정하고 3번 훈련하는 동안 모델의 가중치가 각 epoch 이후에 저장되고 복원될 수 있습니다. 반면, Epoch을 3으로 설정하면 1 epoch 이후에는 중단되므로 중간 저장 없이 훈련이 종료됩니다. 이로 인해 약간의 차이가 발생할 수 있습니다.

3. 배치 순서

• 배치 순서의 차이: Epoch을 3으로 설정하고 1 epoch만 훈련하면 모든 배치가 순서대로 한 번만 처리됩니다. 그러나 Epoch을 1로 설정하고 3번 훈련하면 배치가 각 epoch마다 새롭게 셔플되거나 순서가 달라질 수 있습니다. 이로 인해 모델이 데이터를 처리하는 순서가 달라지면서 미묘한 차이가 생길 수 있습니다.

4. Early Stopping과 같은 메커니즘

• 조기 종료(Early Stopping): Epoch을 3으로 설정하고 1 epoch만 훈련하면 조기 종료 메커니즘이 적용되지 않을 수 있지만, Epoch을 1로 설정하고 3번 훈련하면 조기 종료 조건이 충족될 경우, 3번의 epoch이 모두 수행되지 않을 수 있습니다.

5. 훈련 로그 및 통계

• 훈련 통계: Epoch을 1로 설정하고 3번 훈련하면 각 epoch마다 별도의 훈련 통계(예: 손실, 정확도 등)가 기록됩니다. Epoch을 3으로 설정하고 1 epoch만 훈련할 경우, 이러한 통계는 하나의 epoch에 대해서만 기록됩니다.

결론

이론적으로는 두 경우가 동일한 결과를 내야 하지만, 실질적인 학습 과정에서는 위와 같은 이유로 약간의 차이가 발생할 수 있습니다. 특히 학습률 조정, 배치 셔플링, 조기 종료 등의 요소에 의해 결과가 달라질 수 있습니다.