이 포괄적인 가이드를 통해 컴퓨터 비전 모델을 효과적으로 훈련하는 방법을 알아보세요. 조기 중단의 중요성과 최적의 결과를 위해 적절한 epoch를 설정하는 방법을 알아보세요.
Computer Vision 모델 훈련 이해하기
인공지능 모델 훈련은 정확하고 강력한 AI 모델을 구축하는 데 중요한 단계입니다. 여기에는 라벨이 붙은 이미지로 구성된 대규모 데이터 세트 준비, 학습이 포함되며, 이를 통해 인공지능 모델이 새로운 이미지의 개체나 패턴을 인식하고 분류할 수 있도록 만드는 것을 목표로 합니다. 이 프로세스에는 모델 디자인, 훈련 데이터의 품질 및 다양성, 사용된 최적화 기술과 같은 다양한 요소를 신중하게 고려해야 합니다.
컴퓨터 비전 모델 트레이닝을 이해하려면 신경망과 딥러닝에 대한 기본적인 이해가 중요합니다. 신경망은 상호 연결된 방정식으로 구성된 계산 모델입니다. 머신러닝의 하위 집합인 딥러닝은 데이터의 특징을 학습하기 위해 여러 계층의 함수를 사용하여 심층 신경망을 훈련하는 데 중점을 둡니다. 최신 컴퓨터 비전 모델은 딥 러닝 기술을 활용하여 시각적 데이터를 분석하고 해석합니다.
훈련 과정에는 모델의 성능을 향상시키기 위해 뉴런(방정식)의 가중치 및 편향과 같은 모델의 매개변수를 조정하는 작업이 포함됩니다. 이는 역전파(backpropagation)라는 프로세스를 통해 달성됩니다. 이 부분은 무료 딥러닝과정에서 쉽게 배울 수 있습니다.
모델 학습에서 Early Stopping의 역할
조기 중지는 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시키기 위해 모델 학습에 사용되는 기술입니다. 과적합은 모델이 트레이닝 데이터에 너무 특화되어 새로운 데이터에 대해 잘 일반화되지 못할 때 발생합니다. 이로 인해 실제 작업 성능이 저하될 수 있습니다.
트레이닝을 조기에 중단하면 모델이 트레이닝 데이터를 기억하는 것을 방지하고 대신 일반화하는 방법만을 학습합니다. 이는 새로운 데이터에 대해 모델의 추론 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
조기 중단을 위한 적절한 시기를 설정하는 것은 모델 학습에서 중요한 단계입니다. Epoch는 전체 학습 데이터 세트를 완전히 입력하는 것을 의미합니다. 트레이닝 프로세스가 너무 일찍 중지되면 모델이 최적의 솔루션으로 수렴되지 않고 성능이 최적이 아닐 수 있습니다. 반면, 트레이닝 과정이 너무 오랫동안 지속되면 모델이 트레이닝 데이터에 과적합되기 시작할 수 있습니다.
조기 중지에 적합한 시기를 결정하려면 검증 데이터 세트에서 모델 성능을 모니터링하고 성능이 저하되기 시작하는 지점을 선택해야 합니다. 성능이 정체되거나 감소하기 시작하면 모델이 조기 중단을 위한 적절한 시점에 도달했음을 나타내는 좋은 표시입니다.
조기 중지를 효과적으로 활용하고 적절한 에포크를 결정함으로써 과적합을 방지하고 컴퓨터 비전 모델의 일반화 성능을 향상시켜 보다 정확하고 강력한 예측을 얻을 수 있습니다.
DeepBlock.net에서 적절한 에포크 결정
Deep Block은 사용자가 코딩 없이 다양한 머신비전 모델을 학습하고 사용할 수 있는 노코드 머신러닝 모델 개발 플랫폼입니다.
딥블록은 코딩이나 머신러닝을 모르는 사람도 사용할 수 있도록 설계되었기 때문에 모델 훈련을 위한 에포크 구성 등 사용자의 편의를 위한 다양한 기능을 제공합니다.
1. Deep Block이 제공하는 컴퓨터 비전 모델은 과적합 문제가 덜 발생하는 모델 디자인이 채택되어 있습니다. 따라서 사용자가 높은 에포크를 설정하더라도 문제가 발생할 확률은 적습니다.
2. 모델 훈련에 적합한 에포크를 결정할 때 트레이닝 데이터의 양을 고려하는 것이 중요합니다. 일반적으로 학습 데이터의 양이 많은 경우에는 더 적은 에포크를 설정하는 것이 좋습니다.
예를 들어 카테고리별로 준비된 주석이 20,000개가 넘는 경우 학습 에포크를 약 10 이하로 설정하면 충분합니다. (조기 중지)
반면, 학습 데이터가 제한되어 각 클래스에 주석이 수백 개만 있는 경우 에포크를 약 20~30으로 설정하는 것이 더 나을 수 있습니다.
사용 가능한 학습 데이터를 기반으로 에포크를 조정하면 컴퓨터 비전 모델의 성능을 최적화하고 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
3. 우리가 제공하는 서비스를 통해 사용자는 여러 GPU 리소스를 동시에 사용할 수 있으므로 시행착오 방법을 사용하여 적절한 epoch를 찾는 데 필요한 시간을 줄일 수 있습니다.
Deep Block을 활용하여 최적의 학습 epoch를 찾는 방법을 알아 보겠습니다.
Deep Block은 사용자가 컴퓨터 비전 모델을 효과적으로 훈련할 수 있는 클라우드 GPU 리소스에 대한 액세스를 제공합니다. 서비스 사용료는 클라우드 리소스 사용량에 따라 부과되지만 DeepBlock.net은 기본적으로 매월 일정량의 GPU 사용량까지 사용자에게 클라우드 자원을 무료로 제공합니다.
무료 사용자는 한 번에 2개의 GPU를 사용할 수 있으며 기업 고객은 더 많은 GPU를 유연하게 활용할 수 있습니다.
모델 훈련 및 추론을 위해 Deep Block GPU 리소스의 잠재력을 최대한 활용하는 데 관심이 있다면 주저하지 말고 문의해 주세요.
이제 Deep Block을 사용하여 최적의 학습 epcoh를 찾아가는 방법을 살펴보겠습니다.
- 먼저 학습 데이터가 준비된 컴퓨터 비전 프로젝트를 준비합니다.
50개의 훈련 에포크가 있는 프로젝트가 있다고 가정해 보겠습니다.
- 그런 다음 콘솔에서 프로젝트의 복사본을 많이 만듭니다.
- 보시다시피 이제 다양한 시대 값의 프로젝트가 있습니다.
- 이러한 프로젝트를 동시에 훈련하고, 다른 에포크 값으로 모델을 훈련한 후 모델의 검증 지표를 확인하세요.
무료 사용자인 경우 최대 2개까지 동시에 사용할 수 있으며, 그 이상을 사용하려면 문의해 주세요.