하이퍼파라미터 (Hyperparameter)

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#개념

하이퍼파라미터(Hyperparameter)는 머신러닝 및 딥러닝 모델 학습 전 사용자가 외부에서 설정해야 하는 값으로, 학습 알고리즘의 동작 방식과 모델의 성능에 중대한 영향을 미친다. 이는 모델이 학습을 통해 자동으로 조정하는 파라미터(parameter)와는 구분되며, 학습률(learning rate), 에폭 수(epoch), 배치 크기(batch size), 정규화 계수(regularization parameter), 은닉층 수(hidden layers), 드롭아웃 비율(dropout rate) 등 다양한 요소가 하이퍼파라미터에 포함된다.

하이퍼파라미터는 크게 모델 구조 관련 하이퍼파라미터와 학습 과정 관련 하이퍼파라미터로 나뉜다. 전자는 신경망의 깊이, 각 층의 뉴런 수, 활성화 함수 등 모델의 표현력을 좌우하는 설정이며, 후자는 학습률, 옵티마이저, 배치 크기, 초기 가중치 설정, 학습 스케줄러 등 최적화 과정에 영향을 미치는 요소들이다.

하이퍼파라미터 설정은 모델의 수렴 속도, 과대적합(overfitting) 방지, 일반화 성능을 결정하는 핵심 변수이며, 이러한 변수를 최적으로 설정하는 과정을 하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning)이라고 한다. 주요 튜닝 기법으로는 그리드 서치(Grid Search), 랜덤 서치(Random Search), 베이지안 최적화(Bayesian Optimization), 진화 알고리즘, Hyperband, Optuna 등 다양한 자동화 도구가 존재하며, 최근에는 AutoML 프레임워크와의 통합도 활발히 이루어지고 있다.

딥러닝에서는 특히 모델 구조가 복잡하고 하이퍼파라미터가 많기 때문에, 튜닝 결과에 따라 성능이 극적으로 변화할 수 있다. 따라서 하이퍼파라미터 설정은 단순한 경험적 결정이 아닌, 반복적인 실험과 평가, 탐색의 과정을 필요로 한다. 이를 위해 교차 검증(cross-validation), 조기 종료(early stopping), 로그 기반 시각화 도구(TensorBoard 등)의 활용도 중요하다.

하이퍼파라미터의 설정이 부적절할 경우, 모델은 학습을 제대로 수행하지 못하거나 과도하게 학습하여 테스트 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어질 수 있다. 따라서 머신러닝 프로젝트의 성패를 좌우하는 핵심 구성 요소로 간주되며, 이론적 이해와 실무적 경험을 바탕으로 정교하게 조정되어야 한다.