딥러닝에서 기울기 클리핑(Gradient Clipping)이란? PyTorch의 `clip_grad_norm_` 함수 이해하기

딥러닝에서 학습을 진행할 때, 특히 RNN(LSTM, GRU 등)과 같은 순환 신경망을 다룰 때, 우리는 기울기 폭발(Gradient Explosion)이라는 문제를 종종 마주하게 됩니다. 이 문제는 기울기의 크기가 너무 커지면서 학습이 불안정해지고, 모델이 제대로 학습되지 않는 현상을 말합니다. 이를 해결하기 위해 기울기 클리핑(Gradient Clipping)이라는 방법을 사용할 수 있습니다.

이번 글에서는 PyTorch에서 제공하는 clip_grad_norm_ 함수를 사용해 기울기를 클리핑하는 방법과, 그 원리 및 활용법을 쉽게 설명해보겠습니다.

1. 기울기 폭발

딥러닝에서 신경망을 학습할 때, 특히 순환 신경망(RNN)과 같은 구조에서는 기울기 폭발(Gradient Explosion)이 자주 발생합니다. 이는 네트워크가 깊어지거나, 시퀀스 길이가 길어질수록 역전파 중에 기울기가 매우 커지면서 파라미터 업데이트가 지나치게 크게 되는 문제입니다. 이로 인해 모델이 수렴하지 않거나, 매우 불안정하게 학습되는 상황이 발생합니다.

기울기 폭발은 학습이 너무 느리거나 실패하는 원인이 될 수 있기 때문에, 이를 방지하기 위한 대책이 필요합니다. 이를 해결하는 대표적인 방법이 바로 기울기 클리핑(Gradient Clipping)입니다.

2. 기울기 클리핑

기울기 클리핑은 기울기가 일정 임계값 이상으로 커지는 것을 방지하기 위해, 기울기의 크기를 제한하는 방법입니다. 이를 통해 너무 큰 기울기를 제한하여, 기울기 폭발로 인한 불안정한 학습을 막을 수 있습니다.

기울기 클리핑의 주요 아이디어는 기울기의 크기가 주어진 임계값을 초과할 때, 그 크기를 조정하여 임계값을 넘지 않도록 만드는 것입니다. 이를 통해 모델이 보다 안정적으로 학습되도록 할 수 있습니다.

3. torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 함수

PyTorch에서는 기울기 클리핑을 간단하게 구현할 수 있도록 torch.nn.utils.clip_grad_norm_이라는 함수를 제공합니다. 이 함수는 모델의 파라미터에서 계산된 기울기를 특정 노름(norm) 기준으로 클리핑해줍니다.

함수 정의

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2)

• parameters: 클리핑할 대상인 파라미터들. 주로 model.parameters()로 전달됩니다.
• max_norm: 기울기의 최대 노름 값. 기울기가 이 값을 넘으면 클리핑됩니다.
• norm_type: 사용할 노름의 종류(L2 노름 등). 기본값은 2로, L2 노름을 사용합니다.

기울기 클리핑의 동작 방식

1. 기울기 계산: 역전파(backpropagation)를 통해 각 파라미터의 기울기를 계산합니다.
2. 노름 계산: 모든 파라미터의 기울기에 대해 주어진 노름(L2 노름 등)을 계산합니다.
3. 기울기 클리핑: 만약 기울기의 노름이 max_norm을 초과하면, 기울기의 크기를 임계값에 맞게 스케일링하여 조정합니다.
4. 기울기 적용: 이후 기울기를 사용해 모델의 파라미터를 업데이트합니다.

4. 코드 예시: clip_grad_norm_ 사용 방법

아래 예시는 PyTorch에서 기울기 클리핑을 적용하는 간단한 코드입니다:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 임의의 모델 정의
model = nn.Linear(10, 2)

# 손실 함수 및 옵티마이저 정의
loss_fn = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 임의의 입력과 출력
input = torch.randn(5, 10)
target = torch.randn(5, 2)

# 순전파
output = model(input)
loss = loss_fn(output, target)

# 역전파
optimizer.zero_grad()
loss.backward()

# 기울기 클리핑 적용 (순서 중요!!)
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

# 파라미터 업데이트
optimizer.step()

코드 설명:

1. model.parameters()는 클리핑할 모델의 파라미터를 의미합니다.
2. max_norm=1.0은 기울기의 최대 노름 값을 1로 제한한다는 의미입니다. 즉, 기울기의 L2 노름이 1을 넘지 않도록 클리핑이 발생합니다.
3. clip_grad_norm_은 파라미터의 기울기들이 max_norm을 넘지 않도록 조정하여, 학습 과정에서 기울기 폭발을 방지합니다.

5. 기울기 클리핑의 장점

1. 기울기 폭발 방지: 기울기가 지나치게 커지는 문제를 해결하여, 학습이 비정상적으로 커지지 않도록 안정성을 제공합니다.
2. 모델 성능 향상: 기울기 폭발을 방지함으로써, 모델이 더 빠르게 수렴할 수 있도록 돕습니다.
3. 학습 안정성 강화: 지나치게 큰 기울기 변화로 인해 모델이 갑작스럽게 잘못 학습되는 문제를 방지합니다.

6. 기울기 클리핑의 활용 시점

기울기 클리핑은 주로 순환 신경망(RNN, LSTM, GRU)과 같은 네트워크에서 사용됩니다. 이러한 모델들은 시퀀스 데이터를 처리하며, 기울기 폭발 문제가 자주 발생하기 때문에 기울기를 안정적으로 유지하는 것이 중요합니다. 그러나 CNN이나 MLP와 같은 다른 신경망에서도 학습이 불안정하다면 기울기 클리핑을 적용할 수 있습니다.

7. 결론

기울기 폭발은 딥러닝 모델의 학습을 방해하는 대표적인 문제 중 하나입니다. 이를 해결하기 위한 효과적인 방법인 기울기 클리핑은 PyTorch에서 제공하는 clip_grad_norm_ 함수를 사용하여 쉽게 구현할 수 있습니다. 이제 기울기 클리핑을 통해 모델 학습의 안정성을 높이고, 기울기가 너무 커지지 않도록 제한하여 학습 과정에서 발생할 수 있는 문제들을 사전에 방지할 수 있습니다.

• torch.nn.utils.clip_grad_norm_ : 언더스코어(_)가 붙은 함수는 인플레이스(in-place) 방식으로 동작합니다. 즉, 기울기를 직접 수정하여 해당 파라미터 텐서의 값이 바로 변경됩니다.
• torch.nn.utils.clip_grad_norm : 언더스코어(_)가 붙지 않은 함수는 인플레이스가 아닌(non-in-place) 방식으로 동작합니다. 즉, 기울기를 클리핑한 새로운 값을 복사본으로 생성하고, 원래 파라미터 텐서의 값은 그대로 유지됩니다.