요약

본 기사는 Keras 환경에서 Adam 옵티마이저를 사용할 때 학습률(learning_rate)의 변화가 모델 성능과 수렴 패턴에 미치는 영향을 CIFAR-10 데이터셋을 이용해 실험한 결과를 공유합니다. 기본값인 0.001 외에 0.01이나 0.0001 등 다양한 learning_rate를 적용했을 때, 각기 다른 학습 경향(수렴 속도, 최종 정확도)이 나타났으며, 이는 단순히 '더 빠르다' 또는 '더 세밀하다'는 직관만으로는 예측하기 어렵다는 것을 보여줍니다.

핵심 포인트

• Adam 옵티마이저의 learning_rate는 모델 학습 결과에 결정적인 영향을 미치므로 기본값을 그대로 사용하지 않도록 주의해야 합니다.
• 학습률을 크게 높일 경우(예: 0.01), 초기 수렴은 빠를 수 있으나 불안정하거나 특정 지점에서 머무르는 경향을 보일 수 있습니다.
• 최적의 learning_rate는 데이터셋, 모델 구조, 그리고 학습 패턴에 따라 달라지므로 반드시 실험적인 검증이 필요합니다.
• 학습률 조정 시 성능(Test Acc)과 안정성(수렴 경향)을 종합적으로 고려해야 합니다.