하이퍼파라미터 튜닝 – 그리드서치와 랜덤서치 전략

모델을 만들고 처음 성능이 좋지 않았을 때, 데이터를 더 수집해야 할지, 모델 구조를 바꿔야 할지 고민한 적이 있습니다. 하지만 알고 보니 문제는 모델이 아니라 설정해 놓은 하이퍼파라미터에 있었습니다. 당시에는 기본값만으로 충분하다고 생각했지만, 실제로 그리드서치와 랜덤서치를 적용해본 후 모델 성능이 크게 향상되면서 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성을 체감하게 되었습니다.

하이퍼파라미터란 무엇인가

머신러닝에서 하이퍼파라미터는 모델 학습 과정 외부에서 사용자가 직접 설정하는 값들을 의미합니다. 예를 들어 결정트리의 최대 깊이, 서포트 벡터 머신의 정규화 계수, 신경망의 학습률이나 은닉층 개수 등이 이에 해당합니다. 이들은 모델이 데이터를 학습하는 방식에 큰 영향을 주지만, 모델이 자동으로 학습할 수는 없기 때문에 사람이 수동으로 선택하거나 검색해야 합니다.

하이퍼파라미터는 크게 두 종류로 나눌 수 있습니다. 하나는 모델 구조와 관련된 파라미터이고, 다른 하나는 학습 과정에 영향을 주는 파라미터입니다. 전자는 예를 들어 의사결정트리에서의 분할 기준, 신경망의 층 개수 등을 포함하고, 후자는 학습률, 배치 크기, 에폭 수 등이 해당됩니다.

이러한 하이퍼파라미터는 잘못 설정될 경우 모델이 과적합되거나, 반대로 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다. 따라서 하이퍼파라미터 튜닝은 단순한 성능 개선의 차원을 넘어, 모델의 안정성과 일반화 능력을 확보하기 위한 핵심 단계라 할 수 있습니다.

그리드서치 – 모든 조합을 탐색하는 체계적인 접근

그리드서치(Grid Search)는 하이퍼파라미터 튜닝에서 가장 직관적인 방법입니다. 사용자가 사전에 정의한 하이퍼파라미터의 후보 값들을 조합하여 모든 경우를 시도해보고, 그중 가장 좋은 성능을 내는 조합을 선택하는 방식입니다.

예를 들어 서포트 벡터 머신에서 C와 감마라는 두 개의 하이퍼파라미터를 튜닝하고자 할 경우, 각각 3개의 후보 값이 있다면 총 9개의 조합을 시도하게 됩니다. 그리드서치는 이처럼 가능한 모든 조합을 테스트하므로, 전체 공간을 체계적으로 탐색할 수 있다는 장점이 있습니다.

또한 그리드서치는 교차 검증과 함께 사용될 경우 모델의 일반화 성능을 객관적으로 평가할 수 있게 해주며, 다양한 모델에 쉽게 적용할 수 있다는 점에서 널리 활용됩니다. Scikit-learn에서는 GridSearchCV라는 함수로 간단히 구현할 수 있으며, 학습과 동시에 최적 파라미터를 반환합니다.

그러나 단점도 존재합니다. 하이퍼파라미터의 수가 많아질수록 조합 수가 기하급수적으로 증가하여, 계산 시간이 매우 길어질 수 있습니다. 또한 파라미터 범위가 넓은 경우, 세밀한 조정이 어렵고 연산 자원이 낭비될 수 있다는 점도 고려해야 합니다.

랜덤서치 – 효율적인 무작위 탐색 전략

랜덤서치(Random Search)는 그리드서치의 단점을 보완하기 위해 제안된 방법으로, 하이퍼파라미터 공간에서 무작위로 조합을 선택하여 성능을 평가합니다. 이는 전체 공간을 모두 탐색하지는 않지만, 일정 횟수만큼의 조합을 실험하여 그 중에서 최적의 조합을 찾는 방식입니다.

랜덤서치의 가장 큰 장점은 연산 자원을 효율적으로 사용할 수 있다는 것입니다. 특히 많은 하이퍼파라미터 중 일부만 모델 성능에 큰 영향을 미칠 경우, 랜덤서치는 상대적으로 더 빠르게 좋은 조합을 찾아낼 수 있습니다. 이는 실제 연구에서도 입증된 바 있으며, 제한된 시간 안에 높은 성능을 얻고자 할 때 매우 유용합니다.

또한 랜덤서치는 각 하이퍼파라미터의 값 범위를 넓게 설정할 수 있으며, 특정 분포(예: 로그 분포)를 적용하여 탐색의 방향성을 조절할 수도 있습니다. 이를 통해 비선형적인 영향을 받는 파라미터도 효과적으로 조정할 수 있습니다.

단점으로는 무작위 선택의 특성상 최적 조합을 놓칠 수도 있으며, 실행 결과가 재현되지 않을 수 있다는 점이 있습니다. 이를 해결하기 위해 고정된 시드 값을 설정하거나, 반복 실행을 통해 안정적인 조합을 확보하는 방법이 사용됩니다.

실전 적용과 하이퍼파라미터 튜닝 전략

실무에서는 그리드서치와 랜덤서치를 단독으로 사용하는 것보다, 상황에 맞게 조합하거나 점진적으로 적용하는 것이 일반적입니다. 예를 들어 처음에는 랜덤서치를 사용하여 유망한 영역을 찾고, 이후 해당 영역 내에서 그리드서치로 정밀 조정을 수행하는 방식이 효과적입니다.

또한 최근에는 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)와 같은 고급 튜닝 기법도 활용되고 있으며, 이들은 하이퍼파라미터 공간을 탐색하는 데 있어서 이전 실험 결과를 반영하여 더 나은 선택을 하도록 유도합니다. 하지만 이 방법은 상대적으로 구현이 복잡하고 계산량도 많기 때문에, 그리드서치와 랜덤서치는 여전히 가장 실용적인 도구로 널리 사용되고 있습니다.

하이퍼파라미터 튜닝 시 중요한 것은 단순히 성능만을 바라보는 것이 아니라, 과적합 여부, 학습 시간, 모델 해석 가능성 등 다양한 요소를 함께 고려하는 것입니다. 특히 모델의 복잡성이 증가할수록 튜닝의 영향력이 커지기 때문에, 초기 설계 단계에서부터 이를 염두에 두고 접근해야 합니다.

결론 – 성능 향상의 핵심 열쇠

하이퍼파라미터 튜닝은 머신러닝 모델의 성능을 좌우하는 중요한 과정입니다. 기본값만으로 좋은 결과를 얻기 어려운 경우가 많기 때문에, 그리드서치와 랜덤서치 같은 체계적인 탐색 방법은 매우 유용한 도구가 됩니다.

단순해 보이는 튜닝 과정이지만, 실제로는 데이터의 특성, 모델의 구조, 자원 상황 등을 모두 고려해야 하는 복합적인 문제이기도 합니다. 저는 이 과정을 거치면서 모델링의 깊이를 더할 수 있었고, 단순히 도구를 사용하는 수준을 넘어 모델의 본질을 이해하는 데에도 많은 도움이 되었습니다.

머신러닝 모델이 고성능을 내기 위해서는 단순히 알고리즘을 선택하는 것을 넘어서, 그 내부 설정까지도 정교하게 조율해야 합니다. 그리드서치와 랜덤서치는 그 조율을 가능하게 하는 실용적이고 강력한 전략임을 직접 경험을 통해 확인할 수 있었습니다.