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Keras Tuner 소개

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개요

Keras Tuner는 TensorFlow 프로그램에 대한 최적의 하이퍼파라미터 세트를 선택하는 데 도움을 주는 라이브러리입니다. 머신러닝(ML) 애플리케이션에 대한 올바른 하이퍼파라미터 세트를 선택하는 과정을 하이퍼파라미터 조정 또는 하이퍼튜닝이라고 합니다.

하이퍼파라미터는 훈련 프로세스 및 ML 모델의 토폴로지를 제어하는 변수입니다. 이러한 변수는 훈련 과정에서 일정하게 유지되며 ML 프로그램의 성능에 직접적으로 영향을 미칩니다. 하이퍼파라미터에는 두 가지 유형이 있습니다.

  1. 숨겨진 레이어의 수 및 너비와 같이 모델 선택에 영향을 미치는 모델 하이퍼파라미터
  2. SGD(Stochastic Gradient Descent)의 학습률 및 KNN(k Nearest Neighbors) 분류자의 최근접 이웃 수와 같은 학습 알고리즘의 속도와 품질에 영향을 주는 알고리즘 하이퍼파라미터

이 튜토리얼에서는 Keras Tuner를 사용하여 이미지 분류 애플리케이션에 하이퍼튜닝을 수행합니다.

설정

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

import IPython

Keras Tuner를 설치하고 가져옵니다.

!pip install -q -U keras-tuner
import kerastuner as kt

데이터세트 다운로드 및 준비하기

이 튜토리얼에서는 Keras Tuner를 사용하여 Fashion MNIST 데이터세트에서 의류 이미지를 분류하는 머신러닝 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 찾습니다.

데이터를 로드합니다.

(img_train, label_train), (img_test, label_test) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
# Normalize pixel values between 0 and 1
img_train = img_train.astype('float32') / 255.0
img_test = img_test.astype('float32') / 255.0

모델 정의하기

하이퍼튜닝을 위한 모델을 빌드할 때는 모델 아키텍처와 더불어 하이퍼파라미터 검색 공간도 정의합니다. 하이퍼튜닝을 위해 설정하는 모델을 하이퍼 모델이라고 합니다.

두 가지 접근 방식을 통해 하이퍼 모델을 정의할 수 있습니다.

  • 모델 빌더 함수 사용
  • Keras Tuner API의 HyperModel 클래스를 하위 클래스화

또한 두 개의 사전 정의된 HyperModel - 클래스인 HyperXceptionHyperResNet을 컴퓨터 비전 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 모델 빌더 함수를 사용하여 이미지 분류 모델을 정의합니다. 모델 빌더 함수는 컴파일된 모델을 반환하고 인라인으로 정의한 하이퍼파라미터를 사용하여 모델을 하이퍼튜닝합니다.

def model_builder(hp):
  model = keras.Sequential()
  model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)))

  # Tune the number of units in the first Dense layer
  # Choose an optimal value between 32-512
  hp_units = hp.Int('units', min_value = 32, max_value = 512, step = 32)
  model.add(keras.layers.Dense(units = hp_units, activation = 'relu'))
  model.add(keras.layers.Dense(10))

  # Tune the learning rate for the optimizer 
  # Choose an optimal value from 0.01, 0.001, or 0.0001
  hp_learning_rate = hp.Choice('learning_rate', values = [1e-2, 1e-3, 1e-4]) 

  model.compile(optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate = hp_learning_rate),
                loss = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits = True), 
                metrics = ['accuracy'])

  return model

튜너를 인스턴스화하고 하이퍼튜닝 수행하기

튜너를 인스턴스화하여 하이퍼튜닝을 수행합니다. Keras Tuner에는 RandomSearch, Hyperband, BayesianOptimizationSklearn의 네 가지 튜너가 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Hyperband 튜너를 사용합니다.

Hyperband 튜너를 인스턴스화하려면 최적화할 하이퍼모델인 objective, 및 훈련할 최대 epoch 수(max_epochs)를 지정해야 합니다.

tuner = kt.Hyperband(model_builder,
                     objective = 'val_accuracy', 
                     max_epochs = 10,
                     factor = 3,
                     directory = 'my_dir',
                     project_name = 'intro_to_kt')

Hyperband 튜닝 알고리즘은 적응형 리소스 할당 및 조기 중단을 사용하여 고성능 모델에서 신속하게 수렴합니다. 이것은 스포츠 챔피언십 스타일 브래킷을 사용하여 수행됩니다. 이 알고리즘은 몇 개의 epoch에 대해 많은 수의 모델을 훈련하고 최고 성능을 보이는 절반만 다음 단계로 넘깁니다. Hyperband는 1 + logfactor( max_epochs)를 계산하고 이를 가장 가까운 정수로 반올림하여 한 브래킷에서 훈련할 모델 수를 결정합니다.

하이퍼파라미터 검색을 실행하기 전에 훈련 단계가 끝날 때마다 훈련 결과를 지우도록 콜백을 정의합니다.

class ClearTrainingOutput(tf.keras.callbacks.Callback):
  def on_train_end(*args, **kwargs):
    IPython.display.clear_output(wait = True)

하이퍼파라미터 검색을 실행합니다. 검색 메서드의 인수는 위의 콜백 외에 tf.keras.model.fit에 사용되는 인수와 같습니다.

tuner.search(img_train, label_train, epochs = 10, validation_data = (img_test, label_test), callbacks = [ClearTrainingOutput()])

# Get the optimal hyperparameters
best_hps = tuner.get_best_hyperparameters(num_trials = 1)[0]

print(f"""
The hyperparameter search is complete. The optimal number of units in the first densely-connected
layer is {best_hps.get('units')} and the optimal learning rate for the optimizer
is {best_hps.get('learning_rate')}.
""")
Trial 30 Complete [00h 00m 37s]
val_accuracy: 0.8826000094413757

Best val_accuracy So Far: 0.8834999799728394
Total elapsed time: 00h 07m 24s
INFO:tensorflow:Oracle triggered exit

The hyperparameter search is complete. The optimal number of units in the first densely-connected
layer is 512 and the optimal learning rate for the optimizer
is 0.001.


이 튜토리얼을 마치려면 검색에서 최적의 하이퍼파라미터로 모델을 재훈련합니다.

# Build the model with the optimal hyperparameters and train it on the data
model = tuner.hypermodel.build(best_hps)
model.fit(img_train, label_train, epochs = 10, validation_data = (img_test, label_test))
Epoch 1/10
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.5989 - accuracy: 0.7876 - val_loss: 0.4382 - val_accuracy: 0.8410
Epoch 2/10
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.3649 - accuracy: 0.8678 - val_loss: 0.3729 - val_accuracy: 0.8664
Epoch 3/10
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.3265 - accuracy: 0.8814 - val_loss: 0.3986 - val_accuracy: 0.8566
Epoch 4/10
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.3007 - accuracy: 0.8877 - val_loss: 0.3521 - val_accuracy: 0.8739
Epoch 5/10
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.2795 - accuracy: 0.8968 - val_loss: 0.3438 - val_accuracy: 0.8717
Epoch 6/10
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.2617 - accuracy: 0.9026 - val_loss: 0.3260 - val_accuracy: 0.8799
Epoch 7/10
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.2522 - accuracy: 0.9048 - val_loss: 0.3419 - val_accuracy: 0.8801
Epoch 8/10
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.2353 - accuracy: 0.9113 - val_loss: 0.3583 - val_accuracy: 0.8802
Epoch 9/10
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.2296 - accuracy: 0.9133 - val_loss: 0.3311 - val_accuracy: 0.8884
Epoch 10/10
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.2208 - accuracy: 0.9173 - val_loss: 0.3282 - val_accuracy: 0.8875

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7f04a4203320>

my_dir/intro_to_kt 디렉토리에는 하이퍼파라미터 검색 중에 실행되는 모든 시험(모델 구성)에 대한 상세 로그와 체크포인트가 들어 있습니다. 하이퍼파라미터 검색을 다시 실행하면 Keras Tuner가 이러한 로그의 기존 상태를 사용하여 검색을 재개합니다. 이 동작을 비활성화하려면 튜너를 인스턴스화하는 동안 추가 overwrite = True 인수를 전달합니다.

요약

이 튜토리얼에서는 Keras Tuner를 사용하여 모델의 하이퍼파라미터를 조정하는 방법을 배웠습니다. Keras Tuner에 대한 자세한 내용은 다음 추가 자료를 확인하세요.

모델 하이퍼파라미터를 능동적으로 조정하기 위한 TensorBoard의 HParams Dashboard도 확인해 보세요.