5e-5는 사실 표준 범위 내라서 더 낮추는 것보다 배치 사이즈를 먼저 줄여보는 게 낫더라고요. 저는 16에서 8로 줄였더니 훨씬 안정적이었어요. 그리고 워밍업 스텝도 중요한데 전체 스텝의 10% 정도로 설정하셨는지 확인해보세요.
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트랜스포머 모델 fine-tuning할 때 learning rate 얼마나 낮춰야 하나요?
요즘 한국어 BERT 모델로 텍스트 분류 작업을 하고 있는데 fine-tuning 과정에서 계속 오버피팅이 생기더라고요. learning rate를 줄여보라는 얘기는 많이 들었는데 구체적으로 얼마나 낮춰야 하는지 애매해서요.
지금은 5e-5 정도로 하고 있는데 validation loss가 자꾸 올라갑니다. 혹시 더 낮춰야 하나요, 아니면 다른 방법이 있나요? 배치 사이즈나 에포크도 건드려봐야 하는 건지 모르겠네요.
혹시 비슷한 작업 해보신 분 계신가요? 어떤 설정으로 했는지 궁금합니다.
지금은 5e-5 정도로 하고 있는데 validation loss가 자꾸 올라갑니다. 혹시 더 낮춰야 하나요, 아니면 다른 방법이 있나요? 배치 사이즈나 에포크도 건드려봐야 하는 건지 모르겠네요.
혹시 비슷한 작업 해보신 분 계신가요? 어떤 설정으로 했는지 궁금합니다.
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5e-5는 사실 표준적인 범위거든요. 오버피팅이 주 원인이라면 lr 더 낮추는 것보다는 다른 걸 먼저 봐야 할 것 같아요.
배치 사이즈를 키우거나 에포크를 줄여보셨나요? 그리고 드롭아웃, weight decay 같은 정규화 기법을 추가하는 게 lr 조정보다 훨씬 효과적일 때가 많더라고요. 특히 데이터셋이 작으면 weight decay (1e-2 정도)만 해도 크게 개선되는 경우 봤어요.
아, 그리고 learning rate scheduler 안 쓰고 있으면 그것도 추천해요. 에포크 진행하면서 lr를 서서히 낮추는 것만으로도 validation loss 안정화에 도움 많이 되더라고요.
배치 사이즈를 키우거나 에포크를 줄여보셨나요? 그리고 드롭아웃, weight decay 같은 정규화 기법을 추가하는 게 lr 조정보다 훨씬 효과적일 때가 많더라고요. 특히 데이터셋이 작으면 weight decay (1e-2 정도)만 해도 크게 개선되는 경우 봤어요.
아, 그리고 learning rate scheduler 안 쓰고 있으면 그것도 추천해요. 에포크 진행하면서 lr를 서서히 낮추는 것만으로도 validation loss 안정화에 도움 많이 되더라고요.
저도 그 부분에서 많이 헤맸거든요 ㅠㅠ
5e-5는 꽤 높은 편이거든요. 저는 BERT fine-tuning할 때 보통 2e-5나 1e-5로 가는데 그래도 오버피팅이 심하면 학습률이 문제가 아닐 수도 있어요.
배치 사이즈 줄려보거나 dropout 비율을 높이거나 early stopping을 추가해보는 게 더 효과적일 수 있습니다. 저도 validation loss가 올라가는 거 겪어봤는데 사실 학습률보다는 정규화 기법이 더 도움이 되더라고요. warmup steps도 충분히 줬는지 확인해보세요.
배치 사이즈 줄려보거나 dropout 비율을 높이거나 early stopping을 추가해보는 게 더 효과적일 수 있습니다. 저도 validation loss가 올라가는 거 겪어봤는데 사실 학습률보다는 정규화 기법이 더 도움이 되더라고요. warmup steps도 충분히 줬는지 확인해보세요.
5e-5는 사실 fine-tuning의 기본값이라 더 낮추는 것도 하나의 방법이긴 한데, 저도 비슷한 작업 하면서 느낀 건 learning rate보다 다른 부분이 더 문제일 수 있다는 거거든요. 배치 사이즈 줄이고 early stopping을 도입해보세요. 그리고 validation loss가 올라가는 건 모델이 학습 데이터에 과도하게 적응한다는 뜻이라 dropout이나 weight decay를 강화하는 게 직결적일 수 있어요. 제가 한국어 BERT로 한 작업에선 weight decay를 0.01 정도로 두니까 개선되더라고요.
5e-5는 좀 높은 편이네요. 저는 한국어 BERT로 비슷한 작업할 때 2e-5 정도로 내려서 했는데 괜찮았어요. 학습률만 줄이는 것보다 warmup step을 충분히 두고 weight decay도 조정해보세요. 배치 사이즈는 32나 64 정도면 무난하고 에포크는 3~5 정도면 충분할 거 같은데 validation loss 추이를 보면서 early stopping 거는 게 제일 효과 있더라고요.
5e-5에서 validation loss가 올라가는 거면 lr이 높은 거 같은데요. 저도 한국어 BERT로 비슷한 작업 했을 때 2e-5 정도로 내려봤더니 훨씬 나아지더라고요. 그리고 오버피팅 문제라면 lr 외에도 dropout 늘리거나 early stopping 추가하는 게 효과 좋았습니다. 배치 사이즈는 lr과는 별개로 한번 키워보는 것도 도움이 될 수 있어요. 에포크는 early stopping으로 조절하면 충분할 것 같습니다.
저도 비슷한 문제 겪었는데 learning rate보다는 warmup steps를 줄여보세요. 처음 몇 스텝을 천천히 올렸다가 내려가는 식으로요. 5e-5에서 3e-5로 내리고 warmup 비율을 낮추니까 오버피팅이 줄더라고요. 배치 사이즈도 16에서 8로 줄여보시면 도움될 겁니다.
5e-5는 맞는데 validation loss 올라가는 건 학습률 문제보다 오버피팅 신호일 수도 있어요. 제 경험상 한국어 BERT는 에포크를 3~4로 줄이고 early stopping 쓰는 게 더 효과적이더라고요. 배치 사이즈도 32~64 사이에서 한번 조정해보시고, weight decay 값도 조절해보세요. 저는 1e-2 정도로 했을 때 좋았습니다.
5e-5도 낮은 편인데 validation loss가 올라간다면 오버피팅보다는 언더피팅일 수도 있어요. 저는 비슷한 작업할 때 2e-5로 더 낮췄는데도 안 되더라고요. 그때는 learning rate보다 배치 사이즈를 키우고 에포크를 줄여봤더니 괜찮았어요. 혹은 dropout이나 weight decay 값을 조정해보시는 것도 추천합니다.
저도 5e-5로 오버피팅 겪었어요 ㅠㅠ
저도 BERT 파인튜닝할 때 비슷한 경험 있어요. 5e-5는 맞는데 문제는 보통 learning rate보다 데이터 양이거든요. 샘플이 적으면 2-3 에포크만 돌려도 오버피팅 생겨요. 배치 사이즈는 16-32 정도로 낮춰보고 early stopping이랑 dropout 비율도 높여보세요. 그게 훨씬 효과 있더라고요.
5e-5도 꽤 낮은데 검증 손실이 올라간다면 배치 사이즈 줄여보세요.
오버피팅이면 learning rate보다는 regularization을 봐야 할 것 같은데요. dropout이나 weight decay 조정해보셨어요? 5e-5는 적절한 수준이거든요. 그리고 데이터셋 크기가 작으면 에포크를 줄이고 early stopping을 쓰는 게 훨씬 효과적이더라고요.
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