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ML Interview - Evolutionary Algorithms

김 정출 2024. 11. 10. 16:25

Evolutionary Algorithms

진화 알고리즘(Evolutionary Algorithms)은 생물의 진화 과정을 모방하여 하이퍼파라미터 최적화를 수행하는 방법입니다. 특히 하이퍼파라미터 공간이 넓거나 복잡한 경우에 유용하게 사용할 수 있는 방법으로, 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 대표적인 기법으로 포함합니다. 이 알고리즘은 집단(Population) 내에서 개체(Individuals)를 선택하고, 교배(Crossover) 및 변이(Mutation)를 통해 점진적으로 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾아갑니다.

 

 

 

진화 알고리즘의 주요 개념

  1. 개체 (Individual)
    • 각 개체는 특정 하이퍼파라미터 조합으로 정의되며, 진화 알고리즘에서는 이를 하나의 해(solution)로 취급합니다.
    • 예를 들어, 하이퍼파라미터 조합이 [learning_rate: 0.01, batch_size: 64]라면, 이 조합이 하나의 개체가 됩니다.
  2. 집단 (Population)
    • 개체들의 모음으로, 최적화를 진행하기 위해 여러 개체를 동시에 유지합니다.
    • 각 세대(generation)마다 집단 내 개체들을 평가하고, 성능이 좋은 개체를 중심으로 새로운 세대를 생성합니다.
  3. 적합도 함수 (Fitness Function)
    • 개체의 성능을 평가하기 위해 사용되는 함수입니다.
    • 하이퍼파라미터 튜닝에서는 모델의 성능, 예를 들어 검증 정확도(accuracy)나 손실(loss) 등을 적합도 함수로 사용할 수 있습니다.
    • 이 함수의 값이 높을수록 해당 개체는 더 좋은 성능을 나타내며, 다음 세대에서도 살아남을 확률이 높아집니다.
  4. 선택 (Selection)
    • 다음 세대의 개체들을 생성하기 위해 성능이 좋은 개체를 선택하는 과정입니다.
    • 일반적으로 적합도 점수가 높은 개체가 선택될 확률이 높으며, 룰렛 휠 선택(Roulette Wheel Selection), 토너먼트 선택(Tournament Selection) 등의 방법이 사용됩니다.
  5. 교배 (Crossover)
    • 두 개체(부모)를 선택하여 하이퍼파라미터 값을 교환해 새로운 자식 개체를 생성하는 과정입니다.
    • 예를 들어, 두 부모 개체가 [learning_rate: 0.01, batch_size: 64]와 [learning_rate: 0.001, batch_size: 128]라면, 자식은 [learning_rate: 0.01, batch_size: 128]와 같은 식으로 생성될 수 있습니다.
    • 이 과정에서 성능이 좋은 개체들의 특성이 다음 세대에 전달됩니다.
  6. 변이 (Mutation)
    • 개체의 일부 하이퍼파라미터 값을 무작위로 변경하여 다양성을 유지하는 과정입니다.
    • 예를 들어, learning_rate: 0.01을 learning_rate: 0.05로 바꿔주는 것이 변이에 해당합니다.
    • 변이를 통해 탐색 공간 내 새로운 영역을 시도하게 하여, 최적화 과정에서 지역 최적해에 빠지지 않도록 도와줍니다.

 

 

 

진화 알고리즘의 작동 과정

  1. 초기화
    • 랜덤하게 여러 개의 개체(하이퍼파라미터 조합)를 생성하여 초기 집단을 형성합니다.
  2. 적합도 평가
    • 각 개체에 대해 적합도 함수를 평가하여, 각 개체의 성능을 점수로 나타냅니다.
    • 이때 성능이 좋은 개체일수록 다음 세대에서도 선택될 확률이 높습니다.
  3. 선택
    • 적합도 점수를 기반으로 성능이 좋은 개체들을 선택하여 다음 세대의 부모로 활용합니다.
  4. 교배 및 변이
    • 선택된 부모들을 사용하여 교배 및 변이를 수행해 새로운 자식 개체를 생성합니다.
    • 변이를 통해 다양한 조합을 시도하게 하여 탐색 공간을 폭넓게 탐색합니다.
  5. 세대 교체
    • 새롭게 생성된 개체들로 집단을 갱신하고, 새로운 세대의 적합도를 평가합니다.
    • 이 과정을 반복하여 세대가 진행될수록 점점 더 좋은 성능을 가진 개체들이 생성됩니다.
  6. 종료 조건 확인
    • 일정 세대 수가 지나거나, 적합도 점수가 충분히 높아지면 알고리즘을 종료하고, 최적의 하이퍼파라미터 조합을 반환합니다.

 

 

진화 알고리즘의 장점과 단점

장점

  • 복잡한 탐색 공간에 유용: 탐색 공간이 넓거나 비선형적인 경우에도 좋은 성능을 보입니다.
  • 병렬 처리 가능: 각 개체의 적합도를 독립적으로 평가할 수 있어, 병렬 처리가 가능합니다.
  • 다양성 유지: 교배와 변이를 통해 다양한 조합을 시도하며, 지역 최적해에 빠질 확률이 낮습니다.

단점

  • 많은 계산 비용: 평가할 개체 수가 많아질 경우 계산 비용이 매우 커질 수 있습니다.
  • 매개변수 조정 필요: 교배 확률, 변이 확률 등 여러 설정이 필요하며, 적절한 설정을 찾지 못할 경우 최적화를 방해할 수 있습니다.
  • 느린 수렴 속도: 때로는 수렴 속도가 느려 최적의 해를 찾기까지 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

 

 

 

결론

진화 알고리즘은 특히 탐색 공간이 복잡하고, 최적화 함수가 비선형적이거나 다차원인 경우에 유용합니다. 딥러닝과 같은 높은 차원의 최적화 문제에서 좋은 하이퍼파라미터 조합을 효율적으로 찾을 수 있도록 돕습니다.

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