최적화 알고리즘 비교 – SGD, Adam, RMSProp의 특징과 차이

알고리즘 비교 사진


딥러닝 프로젝트를 처음 설계할 당시, 모델 구조와 손실 함수에는 많은 시간을 들였지만, 정작 최적화 알고리즘은 기본값인 Adam을 그대로 사용하는 경우가 많았습니다. 하지만 프로젝트가 커지고 모델의 복잡도가 증가하면서 학습 속도나 성능 향상에 있어 최적화 알고리즘 선택이 얼마나 중요한지 체감하게 되었습니다. 특히 학습률이 민감하거나, 데이터 특성이 특정 방향으로 치우쳐 있을 때는 알고리즘에 따라 결과가 크게 달라졌습니다. 이번 글에서는 대표적인 최적화 알고리즘인 확률적 경사 하강법(SGD), RMSProp, Adam을 중심으로 그 특징과 차이를 비교하여 정리하겠습니다.

SGD – 단순하고 기본에 충실한 경사 하강법

SGD(Stochastic Gradient Descent)는 딥러닝의 가장 기본적인 최적화 알고리즘으로, 경사 하강법을 확률적으로 변형한 방식입니다. 전체 데이터셋이 아닌 일부 배치(mini-batch)나 샘플에 대해 손실 함수의 기울기를 계산하고, 이를 기반으로 모델의 가중치를 반복적으로 업데이트합니다. 수식으로는 다음과 같습니다.

θ = θ - η ∇L(θ)

여기서 θ는 모델 파라미터, η는 학습률, ∇L(θ)는 손실 함수의 기울기입니다. SGD는 계산이 간단하고 메모리 사용이 적으며, 온라인 학습과 같이 점진적인 업데이트가 필요한 상황에서 유리합니다. 또한 전체 데이터에 대한 반복 없이도 빠르게 수렴할 수 있는 장점이 있습니다.

하지만 기본 형태의 SGD는 학습률에 매우 민감하며, 손실 함수의 모양이 험준한 경우에는 진동하거나 수렴 속도가 느려질 수 있습니다. 이러한 문제를 보완하기 위해 모멘텀(momentum), Nesterov 가속 기법 등의 변형 기법이 함께 사용되기도 합니다. 이들은 SGD의 수렴 속도를 높이고, 지역 최솟값에 빠지는 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다.

RMSProp – 학습률을 자동 조정하는 적응형 방법

RMSProp(Root Mean Square Propagation)은 SGD의 단점을 개선하기 위해 제안된 알고리즘으로, 각 파라미터에 대해 개별적으로 학습률을 조정합니다. 과거의 그래디언트 제곱 값을 지수적으로 가중 평균하여 저장하고, 이를 현재 그래디언트를 나눔으로써 변화가 큰 방향은 작은 학습률, 변화가 작은 방향은 큰 학습률을 적용합니다.

RMSProp의 핵심 수식은 다음과 같습니다. E[g²]_t = ρ E[g²]_{t-1} + (1 - ρ) g_t² θ = θ - η / √(E[g²]_t + ε) * g_t

여기서 g_t는 현재 그래디언트, E[g²]_t는 지수 평균 제곱 그래디언트, ρ는 감쇠율, ε는 수치 안정성을 위한 작은 값입니다. 이러한 구조 덕분에 RMSProp은 손실 함수가 급격하게 변화하는 경우에도 안정적인 학습을 가능하게 하며, 시계열 데이터나 순환 신경망(RNN) 학습에 특히 효과적인 것으로 알려져 있습니다.

또한 전체 학습률을 수동으로 조정하지 않아도 파라미터마다 최적화 속도를 자동으로 조정하기 때문에, 실무에서 튜닝의 부담을 줄여주는 실용적인 장점이 있습니다. 하지만 여전히 적절한 초기 학습률 설정은 성능에 영향을 미치므로 기본값을 그대로 사용하는 것보다는 실험을 통해 최적화하는 것이 좋습니다.

Adam – 가장 널리 사용되는 최적화 알고리즘

Adam(Adaptive Moment Estimation)은 모멘텀과 RMSProp의 장점을 결합한 알고리즘으로, 현재 가장 널리 사용되는 최적화 기법 중 하나입니다. Adam은 그래디언트의 1차 모멘트(평균)와 2차 모멘트(분산 추정)를 동시에 고려하여 학습률을 조정합니다.

Adam의 주요 수식은 다음과 같습니다. m_t = β₁ m_{t-1} + (1 - β₁) g_t v_t = β₂ v_{t-1} + (1 - β₂) g_t² θ = θ - η * (m_t / (√v_t + ε))

여기서 m_t는 1차 모멘트 추정값, v_t는 2차 모멘트 추정값, β₁와 β₂는 감쇠 계수입니다. Adam은 이러한 모멘트 추정을 통해 각 파라미터의 업데이트 방향과 크기를 정밀하게 조절하므로, 초기에 빠른 수렴과 안정적인 학습을 제공합니다.

Adam은 대부분의 딥러닝 모델에서 기본값으로 사용할 수 있을 만큼 범용성이 뛰어나며, 학습률에 대한 민감도가 상대적으로 낮아 초보자에게도 좋은 선택지입니다. 다만, 일부 연구에서는 Adam이 일반화 성능에서 SGD보다 낮을 수 있다는 지적도 있어, 최종 목적에 따라 알고리즘 선택이 달라질 수 있습니다. 예를 들어 이미지 분류에서 최고 성능을 원한다면, Adam으로 예열(pre-training) 후 SGD로 미세 조정하는 방식도 효과적일 수 있습니다.

결론 – 문제와 데이터에 따라 최적화 알고리즘을 선택하자

최적화 알고리즘은 단순히 가중치를 업데이트하는 계산 방식 그 이상으로, 전체 학습의 속도, 안정성, 수렴 품질에 깊은 영향을 미칩니다. SGD는 단순하고 직관적인 기본 알고리즘으로 여전히 유효하며, RMSProp은 학습률을 자동 조절하여 시계열 문제에 강점을 보입니다. Adam은 두 방식의 장점을 조합한 균형 잡힌 선택지로, 다양한 모델에 두루 활용될 수 있습니다.

제가 실제로 참여했던 자연어 처리 프로젝트에서는 Adam으로 학습을 시작했지만, 수렴이 불안정해지는 구간에서 RMSProp으로 전환하여 안정성을 확보한 경험이 있습니다. 반대로 이미지 분류 프로젝트에서는 SGD를 사용해 일반화 성능을 높이는 데 성공했습니다. 이처럼 최적화 알고리즘은 문제와 데이터에 따라 전략적으로 선택해야 하며, 한 가지 방법만을 고집하는 것보다 유연하게 조합하고 실험하는 것이 중요합니다.

앞으로 모델을 설계할 때는 단순히 기본값을 사용하는 것에 그치지 않고, 학습 곡선과 손실 변화를 꼼꼼히 분석하면서 최적화 알고리즘을 적극적으로 선택하고 조정하는 접근이 필요합니다. 그것이야말로 딥러닝 모델 성능을 한 단계 끌어올리는 중요한 열쇠가 될 것입니다.

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

모델 평가 지표 정리 – 정확도, 정밀도, F1 Score까지

이미지
머신러닝 모델을 처음 만들어봤을 때, 정확도가 90% 이상 나오자 속으로 꽤 잘 만들었다고 생각했습니다. 하지만 막상 실제 데이터에 적용해보니 예측 결과가 엉뚱하게 나오는 경우가 많았습니다. 그때 처음으로 ‘정확도만 보고 판단하면 안 되겠구나’라는 생각이 들었습니다. 이후 정밀도, 재현율, F1 Score 같은 지표들을 접하면서 비로소 모델 성능을 입체적으로 해석하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었습니다. 정확도(Accuracy) – 가장 기본적인 성능 지표 정확도는 전체 예측 중에서 정답으로 맞힌 비율을 나타내는 가장 기본적인 모델 평가 지표입니다. 수식으로는 다음과 같이 표현됩니다. 정확도 = (정답으로 맞힌 건수) / (전체 건수) 예를 들어 100개의 샘플 중에서 90개를 정확히 예측했다면 정확도는 90%입니다. 간단하고 직관적인 지표이기 때문에 많은 입문자들이 가장 먼저 사용하게 됩니다. 그러나 정확도에는 한 가지 큰 함정이 있습니다. 바로 데이터가 불균형한 경우, 높은 정확도에도 불구하고 모델이 쓸모없을 수 있다는 점입니다. 예를 들어 암 환자 데이터 중 95%가 정상이고 5%만 환자일 경우, 모든 샘플을 ‘정상’이라고 예측하면 정확도는 95%가 됩니다. 하지만 이 모델은 정작 암 환자를 전혀 찾아내지 못하는 무의미한 결과를 만들어냅니다. 이처럼 클래스 불균형 문제에서는 정확도 하나만으로 모델을 평가할 수 없습니다. 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) – 오류의 방향을 분석하다 정밀도와 재현율은 이진 분류 문제에서 오류의 종류에 따라 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 둘은 서로 다른 관점을 제공합니다. 정밀도(Precision) 는 모델이 ‘양성’이라고 예측한 것들 중에서 실제로 양성인 비율을 의미합니다. 즉, 모델이 얼마나 신중하게 양성으로 판단했는지를 나타냅니다. 정밀도 = TP / (TP + FP) (TP: 진짜 양성, FP: 거짓 양성) 예를 들어 스팸 필터에서 스팸으로 분류된 메일 중 실제로 스팸인...
자세한 내용 보기

선형회귀와 로지스틱 회귀 – 가장 기초적인 예측 모델들

이미지
머신러닝을 처음 배우던 시절, 다양한 알고리즘들이 복잡하게 느껴졌지만, 그중에서도 선형회귀와 로지스틱 회귀는 이해의 출발점이 되어주었습니다. 특히 데이터를 시각화하고 직선 하나를 그어 예측을 하는 과정은 매우 직관적이었고, 로지스틱 회귀를 통해 분류 문제도 수치적으로 접근할 수 있다는 사실은 신선하게 다가왔습니다. 모델의 복잡함보다는, 그 근간이 되는 수학적 직선과 확률 개념을 얼마나 정확히 이해하느냐가 중요하다는 것을 점차 느끼게 되었습니다. 선형회귀 – 연속적인 수치를 예측하는 가장 단순한 모델 선형회귀(Linear Regression)는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 기반으로, 입력값에 따라 연속적인 수치 값을 예측하는 회귀 알고리즘입니다. 예를 들어 면적에 따른 집값 예측, 공부 시간에 따른 시험 점수 예측처럼, 결과가 숫자로 나타나는 문제에서 활용됩니다. 선형회귀의 수식은 다음과 같습니다. y = w1x1 + w2x2 + ... + wnxn + b 여기서 y는 예측값, x는 입력 변수, w는 가중치(회귀계수), b는 절편을 의미합니다. 이 모델은 데이터 포인트를 가장 잘 설명하는 직선을 찾는 것이 핵심이며, 손실 함수로는 보통 평균제곱오차(Mean Squared Error, MSE)를 사용합니다. 즉, 실제 값과 예측 값의 차이를 제곱해 평균을 구하고, 이 값을 최소화하는 방향으로 가중치를 조정합니다. 선형회귀의 장점은 해석이 매우 명확하다는 점입니다. 각 변수의 계수가 결과에 어떤 영향을 미치는지 직관적으로 이해할 수 있기 때문에, 통계 분석과 실무 보고서에서도 자주 사용됩니다. 하지만 변수 간 선형성이 없거나, 이상치에 민감한 경우에는 성능이 급격히 떨어질 수 있으므로 주의가 필요합니다. 로지스틱 회귀 – 분류 문제를 위한 회귀 알고리즘 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 선형회귀와 유사한 구조를 가지지만, 결과값이 연속적인 수치가 아닌 범주(클래스) 라는 점에서 차이가 있습니다. 대표적으로 이...
자세한 내용 보기

지도학습 vs 비지도학습 – 머신러닝의 대표 학습 방식 비교

이미지
머신러닝 공부를 막 시작했을 때 가장 헷갈렸던 개념 중 하나는 지도학습과 비지도학습의 차이였습니다. 처음에는 단순히 정답이 있는지 없는지의 차이라고 들었지만, 실제로 다양한 문제를 접하고 적용해보니 그 차이는 훨씬 더 근본적이고 실용적인 관점에서 이해되어야 한다는 것을 깨달았습니다. 이 두 방식은 머신러닝을 배우는 입장에서 가장 기본이면서도, 실제 데이터를 어떻게 다뤄야 하는지를 결정짓는 출발점이기도 합니다. 지도학습 – 정답이 있는 데이터로부터 배우다 지도학습(Supervised Learning)은 학습 데이터에 입력(Input)과 정답(Output)이 명확히 주어진 상태에서 모델을 훈련시키는 방식입니다. 즉, 기계는 입력값에 대해 어떤 결과가 나와야 하는지를 미리 알고 있고, 이를 기준으로 오차를 줄여가며 학습합니다. 예를 들어 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류하는 문제에서는, 이미 ‘스팸’ 혹은 ‘정상’이라는 라벨이 붙은 수천 개의 메일을 학습 데이터로 사용합니다. 이 데이터를 통해 머신러닝 모델은 특정 단어나 발신자 정보, 메일 구조 등의 특징을 학습하고, 이후 새로운 메일에 대해서도 스팸 여부를 예측할 수 있게 됩니다. 지도학습에서 가장 대표적인 문제 유형은 두 가지입니다. 하나는 ‘분류(Classification)’ 문제로, 특정 입력이 어떤 범주에 속하는지를 예측하는 것입니다. 예를 들어 암 진단 모델이 입력된 의료 데이터를 보고 양성인지 음성인지 판단하는 것이 여기에 해당합니다. 다른 하나는 ‘회귀(Regression)’ 문제로, 연속적인 수치를 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어 주택의 면적, 위치, 층수 등을 보고 가격을 예측하는 모델이 대표적인 회귀 문제입니다. 지도학습의 장점은 명확한 목표와 피드백을 통해 빠르게 학습할 수 있다는 점이며, 결과의 정확도 역시 비교적 높게 유지됩니다. 그러나 단점으로는 정답 데이터를 만드는 데 시간이 많이 들고, 현실에서 라벨이 없는 데이터가 훨씬 많다는 한계가 존재합니다. 비지도학습 – ...
자세한 내용 보기