하이퍼파라미터 튜닝

하이퍼파라미터는 모델 학습 과정 이전에 사용자가 직접 설정하거나 알고리즘을 통해 탐색해야 하는 구성값이다. 이는 모델의 구조, 학습 과정의 특성, 또는 정규화 강도를 결정한다. 반면 모델 파라미터는 학습 과정 중에 훈련 데이터로부터 자동으로 추정되는 값이다. 예를 들어, 선형 회귀 모델의 가중치와 편향, 또는 신경망의 가중치와 편향이 모델 파라미터에 해당한다.

두 개념의 핵심적인 차이는 설정 주체와 시점에 있다. 하이퍼파라미터는 모델을 학습시키기 전에 설정하는 '설정값'이며, 모델 파라미터는 학습이 진행되면서 데이터를 바탕으로 최적화되는 '학습 결과값'이다. 하이퍼파라미터의 값은 모델 파라미터가 어떻게 학습될지에 대한 틀을 제공한다.

따라서 머신러닝 모델 개발 과정은 주로 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾는 튜닝 작업과, 해당 조합 하에서 모델 파라미터를 데이터에 맞추어 학습시키는 작업으로 구분된다. 모델의 성능은 적절한 하이퍼파라미터 설정에 크게 의존한다.

하이퍼파라미터는 모델의 구조, 학습 과정, 정규화 등을 제어하는 구성 요소이다. 이들은 학습 데이터로부터 직접 학습되는 모델 파라미터와는 달리, 학습 시작 전에 사용자가 설정하거나 자동화된 과정을 통해 탐색해야 하는 값이다. 주요 유형은 모델의 복잡도, 학습 속도, 정규화 강도, 그리고 탐색 전략과 관련된 파라미터로 구분할 수 있다.

모델의 구조와 복잡도를 결정하는 하이퍼파라미터가 있다. 의사결정나무나 랜덤 포레스트에서 트리의 최대 깊이(max_depth)나 최소 샘플 분할 수(min_samples_split)가 이에 해당한다. 신경망에서는 은닉층의 수와 각 층의 뉴런 수가 모델 용량을 결정한다. 서포트 벡터 머신에서는 커널 함수의 종류와 규제 파라미터(C)가 결정 경계의 형태와 마진을 조절한다.

학습 과정을 제어하는 파라미터도 중요하다. 대표적으로 학습률(learning rate)은 경사 하강법에서 매 단계 가중치를 업데이트하는 크기를 결정한다. 너무 크면 발산할 수 있고, 너무 작으면 학습이 느려지거나 지역 최솟값에 갇힐 수 있다. 배치 크기(batch size)는 한 번의 순전파와 역전파에 사용되는 데이터 샘플의 수를 의미하며, 메모리 사용량과 학습 안정성에 영향을 미친다. 에포크(epoch) 수는 전체 데이터셋을 반복하여 학습하는 횟수를 지정한다.

과적합을 방지하고 모델을 일반화하기 위한 정규화 관련 하이퍼파라미터도 있다. L1 정규화와 L2 정규화의 강도를 조절하는 람다(lambda) 값, 드롭아웃(dropout) 비율은 모델의 복잡도를 제한하는 역할을 한다. 그래디언트 클리핑(gradient clipping)의 임계값은 기울기 폭주 문제를 완화한다. 앙상블 방법에서 그래디언트 부스팅 모델의 학습률(shrinkage)이나 부스팅 라운드 수(n_estimators)도 튜닝 대상이 된다.

그리드 서치는 하이퍼파라미터 공간을 사전에 정의된 값들의 조합으로 구성된 격자(Grid) 형태로 나누어, 그 중에서 최적의 조합을 찾는 탐색 기법이다. 사전에 탐색할 하이퍼파라미터와 각 파라미터가 가질 수 있는 값들의 목록을 명시적으로 정의하는 것이 특징이다. 알고리즘은 정의된 모든 가능한 조합을 체계적으로 순회하며 각 조합에 대해 모델을 학습하고 평가한다. 최종적으로 검증 데이터에서 가장 우수한 성능을 보인 하이퍼파라미터 조합을 선택한다.

이 방법의 주요 장점은 탐색 과정이 체계적이고 완전하다는 점이다. 정의된 범위 내에서는 가능한 모든 조합을 시도하기 때문에 최적점을 놓칠 가능성이 상대적으로 적다. 또한 병렬 처리가 용이한 구조를 가지고 있다. 각 하이퍼파라미터 조합에 대한 모델 학습과 평가는 서로 독립적이므로, 여러 컴퓨팅 자원에 작업을 분배하여 동시에 실행할 수 있다. 이는 계산 자원이 풍부한 환경에서 탐색 시간을 단축하는 데 유리하다.

그러나 그리드 서치는 차원의 저주에 취약한 단점을 지닌다. 탐색해야 할 하이퍼파라미터의 개수나 각 파라미터의 후보 값이 많아질수록 시도해야 하는 조합의 수가 기하급수적으로 증가한다. 예를 들어, 5개의 하이퍼파라미터에 각각 10개의 후보 값이 있다면, 총 10^5 = 100,000개의 조합을 평가해야 한다. 이는 엄청난 계산 비용과 시간을 요구하게 만든다. 또한, 사전에 정의한 값의 범위와 간격에 최적점이 포함되지 않으면, 아무리 많은 조합을 시도하더라도 진정한 최적점을 찾을 수 없다.

따라서 그리드 서치는 탐색 공간이 비교적 작고 제한적일 때 효과적으로 적용된다. 보통 2~4개 정도의 중요한 하이퍼파라미터에 대해 넓은 범위를 대표할 수 있는 소수의 후보 값을 선정하여 초기 탐색을 수행하는 데 유용하게 쓰인다. 이후 더 정밀한 탐색이 필요하다면, 그리드 서치로 찾은 우수한 영역 주변을 랜덤 서치나 베이지안 최적화 같은 다른 방법으로 집중적으로 탐색하는 하이브리드 전략도 사용된다.

그리드 서치가 사전에 정의된 규칙적인 격자점을 탐색하는 것과 달리, 랜덜 서치는 주어진 하이퍼파라미터 공간에서 무작위로 샘플을 추출하여 평가하는 방법이다. 각 하이퍼파라미터의 값은 사전에 정의된 분포(예: 균등 분포, 로그 균등 분포)로부터 독립적으로 선택된다. 이 방식은 탐색의 무작위성 덕분에 예상치 못한 우수한 조합을 발견할 가능성을 열어주며, 특히 불필요한 조합을 평가하는 데 드는 계산 비용을 줄일 수 있다.

랜덜 서치의 가장 큰 장점은 차원의 저주 문제에 비교적 강인하다는 점이다. 그리드 서치는 하이퍼파라미터의 수가 증가할수록 평가해야 할 조합의 수가 기하급수적으로 늘어나지만, 랜덜 서치는 평가할 샘플 수를 사용자가 직접 지정할 수 있다. 따라서 고차원의 하이퍼파라미터 공간을 탐색할 때 계산 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 또한, 중요한 하이퍼파라미터와 덜 중요한 하이퍼파라미터가 혼재되어 있을 때, 랜덜 탐색이 더 넓은 범위를 효과적으로 샘플링할 수 있다는 연구 결과도 존재한다[2].

실제 적용 시, 랜덜 서치는 다음과 같은 단계로 진행된다.

1. 각 하이퍼파라미터의 탐색 범위와 확률 분포를 정의한다.

2. 사전에 정한 횟수(예: 50회, 100회)만큼 무작위 조합을 샘플링한다.

3. 각 조합에 대해 교차 검증 등을 이용해 모델을 학습하고 평가한다.

4. 가장 높은 성능을 보인 하이퍼파라미터 조합을 최종 선택한다.

따라서, 제한된 계산 자원 내에서 광범위한 하이퍼파라미터 공간을 탐색해야 하거나, 어떤 하이퍼파라미터가 모델 성능에 더 큰 영향을 미치는지 사전 지식이 부족한 경우에 랜덜 서치는 실용적인 선택지가 된다. 이후 더 정교한 방법인 베이지안 최적화의 초기 탐색 단계로 활용되기도 한다.

베이지안 최적화는 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 확률적 모델 기반 최적화 기법이다. 이 방법은 목적 함수(일반적으로 검증 세트에서의 모델 성능)의 형태를 사전적으로 가정하지 않고, 이전 평가 지점들의 결과를 바탕으로 확률 모델을 구축하여 다음에 시도할 최적의 하이퍼파라미터 조합을 추천한다. 핵심 아이디어는 불확실성을 정량화하고, 탐색(새로운 영역 조사)과 활용(현재 알려진 최적점 주변 탐색) 사이의 균형을 효율적으로 맞추는 것이다.

이 과정은 주로 두 가지 구성 요소로 이루어진다. 첫 번째는 목적 함수를 근사하는 서로게이트 모델이다. 가장 일반적으로 사용되는 서로게이트 모델은 가우시안 프로세스이다. 두 번째는 다음 평가 지점을 선택하기 위한 획득 함수이다. 획득 함수는 서로게이트 모델이 제공하는 예측값과 불확실성 정보를 종합하여, 다음 시도가 가장 큰 성능 향상을 가져올 가능성이 높은 지점을 계산한다. 대표적인 획득 함수로는 기대 개선량이 있다.

베이지안 최적화의 주요 장점은 평가 비용이 높은 함수를 최소한의 시도로 최적화할 수 있다는 점이다. 그리드 서치나 랜덤 서치와 달리 이전 실험 결과를 지속적으로 학습하여 더 유망한 하이퍼파라미터 공간으로 탐색을 집중시킨다. 이로 인해 동일한 평가 횟수 대비 더 우수한 성능을 달성하거나, 목표 성능에 도달하는 데 필요한 계산 자원을 크게 절약할 수 있다.

단점으로는 서로게이트 모델(특히 가우시안 프로세스)의 학습과 예측에 드는 계산 비용이 상대적으로 크다는 점이 있다. 또한 하이퍼파라미터의 수가 매우 많아지면(예: 수십 개 이상) 차원의 저주로 인해 효율성이 떨어질 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 트리 구조 파젠 추정기와 같은 대체 서로게이트 모델이 개발되기도 했다.

Optuna는 2018년 일본의 Preferred Networks에서 개발한 오픈 소스 하이퍼파라미터 튜닝 프레임워크이다. "Optuna"라는 이름은 "Optimization"과 일본어로 "학습"을 의미하는 "Manabu"에서 유래했다. 이 프레임워크의 핵심 목표는 사용자 친화적인 API와 효율적인 최적화 알고리즘을 제공하여 머신러닝 모델의 성능을 최대화하는 하이퍼파라미터 조합을 찾는 것이다.

Optuna는 "스터디(Study)"와 "트라이얼(Trial)"이라는 두 가지 핵심 개념을 기반으로 동작한다. 하나의 스터디는 최적화 작업의 단위이며, 목적 함수를 최소화하거나 최대화하는 것을 목표로 한다. 각 트라이얼은 스터디 내에서 하이퍼파라미터의 한 세트를 평가하는 단일 실행을 의미한다. 사용자는 목적 함수를 정의하고, 그 내부에서 하이퍼파라미터의 탐색 공간을 trial.suggest_float()이나 trial.suggest_categorical() 같은 메서드로 지정한다. Optuna는 이 정보를 바탕으로 새로운 파라미터 세트를 제안하고, 목적 함수의 반환값(예: 검증 정확도)을 평가하여 최적의 조합을 찾아간다.

Optuna의 주요 강점은 효율적인 샘플링 알고리즘과 가지치기(Pruning) 기능에 있다. 기본 최적화 알고리즘으로 TPE(Tree-structured Parzen Estimator)를 사용하는 베이지안 최적화를 구현하여, 무작위 탐색이나 그리드 서치보다 더 적은 시도로 좋은 하이퍼파라미터를 찾을 가능성이 높다. 또한, 중간 성과가 좋지 않은 트라이얼을 조기에 종료하는 가지치기 기능을 제공하여 계산 자원을 크게 절약한다. 이 기능은 학습 곡선을 모니터링하여 구현된다.

이 프레임워크는 다양한 머신러닝 및 딥러닝 라이브러리(scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost 등)와 호환되며, 대화형 시각화 대시보드를 통해 최적화 과정을 실시간으로 분석할 수 있다. 또한 분산 병렬 처리를 지원하여 클러스터 환경에서의 대규모 튜닝 작업도 가능하다. 이러한 특징들로 인해 Optuna는 연구와 산업 현장 모두에서 널리 채택되고 있다.

Hyperopt는 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 분산 비동기 최적화 프레임워크이다. 주로 베이지안 최적화의 한 변형인 TPE 알고리즘을 사용하여 효율적인 탐색을 수행한다. 그리드 서치나 랜덤 서치에 비해 더 적은 시도로 우수한 하이퍼파라미터 조합을 찾는 것을 목표로 한다.

이 프레임워크는 검색 공간을 정의하기 위해 특수한 구문을 제공한다. 사용자는 하이퍼파라미터의 분포(예: uniform, loguniform, choice)를 hp 모듈을 이용해 명시한다. 최적화 과정에서 Hyperopt는 이전 평가 결과를 바탕으로 가장 유망한 하이퍼파라미터 조합을 샘플링한다. 이를 통해 무작위 탐색보다 지능적으로 검색 공간을 좁혀 나간다.

Hyperopt의 주요 구성 요소는 다음과 같다.

또한, 병렬 처리를 위한 SparkTrials나 MongoTrials와 같은 기능을 제공하여 대규모 실험을 관리할 수 있다. 이는 계산 집약적인 튜닝 작업에 유용하다. Hyperopt는 scikit-learn과 XGBoost 같은 라이브러리와의 통합도 잘 되어 있어 실제 머신러닝 워크플로우에 적용하기 용이하다.

Keras Tuner는 텐서플로와 케라스를 위한 하이퍼파라미터 튜닝 라이브러리이다. 이 도구는 케라스 모델 구축 방식과 유사한 직관적인 API를 제공하여, 사용자가 모델 아키텍처와 하이퍼파라미터 탐색 공간을 쉽게 정의할 수 있게 한다. 주로 RandomSearch와 Hyperband와 같은 내장된 검색 알고리즘을 활용하며, 사용자 정의 검색 알고리즘을 구현하는 것도 가능하다.

Keras Tuner의 주요 구성 요소는 하이퍼모델, 튜너, 그리고 검색 알고리즘이다. 하이퍼모델은 모델 빌딩 함수를 통해 정의되며, 여기서 하이퍼파라미터(예: 은닉층의 뉴런 수, 드롭아웃 비율, 학습률)의 탐색 범위를 설정한다. 튜너는 설정된 검색 알고리즘에 따라 하이퍼파라미터 조합을 샘플링하고, 각 조합에 대한 모델을 훈련하여 성능을 평가한다. 평가 과정에서는 일반적으로 검증 세트의 손실이나 정확도와 같은 지표를 사용한다.

사용법은 일반적으로 다음과 같은 단계를 따른다.

1. 모델 빌딩 함수 정의 (하이퍼파라미터 탐색 공간 포함)

2. 튜너 객체 생성 (검색 알고리즘 및 최적화 목표 설정)

3. tuner.search() 메서드 실행으로 탐색 시작

4. 최상의 하이퍼파라미터 조합 획득 (tuner.get_best_hyperparameters())

5. 최적 모델 재훈련 또는 평가

Keras Tuner는 텐서플로 생태계와의 긴밀한 통합이 큰 장점이다. 텐서보드와의 연동을 통해 실시간으로 튜닝 과정을 시각화하고 모니터링할 수 있으며, 분산 훈련에도 일부 지원을 한다. 그러나 주로 케라스 API에 최적화되어 있어, 다른 딥러닝 프레임워크나 전통적인 머신러닝 알고리즘에는 직접 적용하기 어렵다는 한계가 있다.

교차 검증은 하이퍼파라미터 튜닝 과정에서 선택한 하이퍼파라미터 조합의 일반화 성능을 안정적으로 평가하기 위한 핵심 기법이다. 단순히 데이터를 훈련 세트와 검증 세트로 한 번 나누어 평가하는 홀드아웃 검증은 데이터 분할에 따른 성능 편차가 크고, 제한된 검증 데이터를 사용하기 때문에 신뢰도가 낮을 수 있다. 교차 검증은 이를 보완하여 모델 성능 추정의 변동성을 줄이고, 사용 가능한 모든 데이터를 더 효율적으로 활용한다.

가장 널리 사용되는 방식은 k-폴드 교차 검증이다. 이 방법은 전체 데이터셋을 무작위로 k개의 동일한 크기의 부분 집합, 즉 폴드로 나눈다. 그런 다음 k번의 반복 학습과 평가를 수행하는데, 각 반복마다 하나의 폴드를 검증 세트로, 나머지 k-1개의 폴드를 훈련 세트로 사용한다. 최종 성능 지표는 k번의 평가 결과를 평균하여 계산한다. 일반적으로 k는 5 또는 10을 사용한다[5]. 이 과정은 아래 표와 같이 요약할 수 있다.

k-폴드 교차 검증 외에도 특정 상황에 맞는 변형 기법들이 존재한다. 데이터의 순서가 중요한 시계열 데이터의 경우, 과거 데이터로 미래 데이터를 예측하는 상황을 모방하기 위해 시간 순서를 보존하는 시계열 교차 검증을 사용한다. 또한 데이터셋 크기가 매우 작을 때는 모든 샘플을 한 번씩 검증 세트로 사용하는 리브-원-아웃 교차 검증을 적용하기도 한다. 교차 검증을 통해 얻은 평균 성능 지표는 서로 다른 하이퍼파라미터 조합들을 비교하고, 최종 모델을 선택하는 근거로 활용된다.

성능 지표는 하이퍼파라미터 튜닝 과정에서 선택한 하이퍼파라미터 조합이 생성하는 모델의 품질을 정량적으로 평가하는 기준이다. 적절한 지표를 선택하는 것은 튜닝의 최종 목표에 직접적으로 영향을 미치므로, 해결하려는 문제의 유형과 비즈니스 목표에 맞춰 신중하게 결정해야 한다.

분류 문제에서는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, ROC 곡선과 AUC가 널리 사용된다. 예를 들어, 불균형 데이터셋에서는 정확도보다 F1 점수가 더 유용한 경우가 많다. 회귀 문제에서는 평균 제곱 오차, 평균 절대 오차, R 제곱 값 등이 주요 지표로 활용된다. 모델의 예측값과 실제값 사이의 오차를 측정하는 방식에 따라 적합한 지표가 달라진다.

단일 지표에만 의존하기보다는 여러 지표를 종합적으로 검토하고, 검증 세트뿐만 아니라 완전히 독립된 테스트 세트에서의 최종 성능을 확인하는 것이 바람직하다. 또한 교차 검증을 수행할 때는 각 폴드에서 계산된 성능 지표의 평균과 분산을 함께 고려하여 모델의 안정성을 평가해야 한다.

딥러닝 모델은 일반적으로 많은 수의 하이퍼파라미터를 가지며, 이들의 조합이 모델의 성능과 학습 안정성에 지대한 영향을 미친다. 주요 튜닝 대상에는 학습률, 옵티마이저, 배치 크기, 에포크 수, 은닉층의 수와 뉴런 수, 드롭아웃 비율, 활성화 함수의 선택 등이 포함된다. 특히 학습률은 모델이 손실 함수의 기울기를 따라 얼마나 빠르게 업데이트되는지를 결정하는 핵심 요소로, 너무 크면 발산하고 너무 작으면 학습이 느려지거나 정체될 수 있다.

튜닝 과정에서는 교차 검증을 통해 선택한 하이퍼파라미터 조합의 일반화 성능을 평가한다. 딥러닝에서는 계산 비용이 크기 때문에 그리드 서치보다는 랜덤 서치나 베이지안 최적화와 같은 효율적인 방법이 선호된다. 또한 조기 종료는 과도한 에포크로 인한 과적합을 방지하고 불필요한 계산을 줄이는 데 유용한 기법이다.

실제 적용에서는 문제의 복잡도와 가용한 계산 자원에 따라 튜닝의 범위와 깊이가 결정된다. 전이 학습을 사용할 경우 사전 학습된 모델의 하이퍼파라미터를 미세 조정하는 방식으로 접근하여 효율성을 높일 수 있다. 최근에는 Optuna나 Keras Tuner와 같은 자동화 도구를 활용하여 복잡한 탐색 공간을 체계적으로 최적화하는 것이 일반화되었다.

의사결정나무, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신과 같은 전통적 머신러닝 모델은 여전히 많은 문제 영역에서 효과적으로 사용되며, 이들의 성능은 하이퍼파라미터 설정에 크게 의존한다. 예를 들어, 의사결정나무의 최대 깊이(max_depth)나 최소 샘플 분할 수(min_samples_split)를 조정하면 모델의 복잡도와 과적합 경향이 결정된다. 서포트 벡터 머신에서는 커널 함수의 선택(예: RBF 커널, 선형 커널)과 규제 파라미터(C)가 결정 경계의 형태와 일반화 성능을 좌우한다.

튜닝 과정은 모델의 특성에 맞춰 접근한다. 랜덤 포레스트나 그래디언트 부스팅 같은 앙상블 모델은 트리의 개수(n_estimators), 학습률(learning_rate), 최대 특징 수(max_features) 등을 주요 튜닝 대상으로 삼는다. K-최근접 이웃 알고리즘에서는 이웃의 수(k)와 거리 측정 방법(metric)이 핵심 하이퍼파라미터이다. 이러한 파라미터들은 그리드 서치나 랜덤 서치를 통해 체계적으로 탐색되며, 계산 비용이 상대적으로 낮은 편이기 때문에 광범위한 탐색이 가능한 경우가 많다.

실제 적용에서는 교차 검증을 통해 선택된 하이퍼파라미터 조합의 견고성을 평가한다. 전통적 모델의 튜닝은 종종 파이프라인 구축과 결합되어, 데이터 전처리 단계(예: 스케일링 방법 선택)의 파라미터와 함께 최적화된다. 이를 통해 데이터 특성에 맞는 최적의 모델 구성을 찾아내며, 딥러닝에 비해 상대적으로 적은 계산 자원으로도 효율적인 최적화가 가능하다는 장점이 있다.

하이퍼파라미터 튜닝은 본질적으로 계산 집약적인 과정이다. 가능한 하이퍼파라미터 조합의 공간이 방대할수록, 이를 탐색하는 데 필요한 계산 자원과 시간은 기하급수적으로 증가한다. 특히 딥러닝 모델의 경우, 단일 모델 훈련에도 상당한 GPU 자원과 시간이 소요되므로, 무분별한 탐색 전략은 실질적으로 불가능할 수 있다. 따라서 효율적인 튜닝을 위해서는 계산 비용을 명시적으로 고려한 전략 수립이 필수적이다.

계산 비용을 관리하는 주요 접근법은 탐색 공간을 제한하고, 더 효율적인 최적화 알고리즘을 채택하는 것이다. 그리드 서치는 모든 조합을 균일하게 시도하므로 비효율적일 수 있다. 반면, 랜덤 서치는 무작위 샘플링을 통해 더 넓은 범위를 적은 시도로 탐색할 가능성을 제공한다. 베이지안 최적화나 TPE(Tree-structured Parzen Estimator)와 같은 방법은 이전 평가 결과를 바탕으로 유망한 하이퍼파라미터 조합을 예측하여 시행착오를 줄임으로써 계산 비용을 크게 절감한다.

실제 튜닝 작업에서는 다음과 같은 실용적 전략을 통해 비용을 통제한다.

• 조기 종료: 검증 성능이 개선되지 않으면 훈련을 중단하여 자원 낭비를 방지한다.

• 하이퍼밴드나 중간 성능 예측 알고리즘: 부분적인 훈련 결과만으로 최종 성능을 예측하여 덜 유망한 설정을 조기에 제거한다.

• 계산 자원 할당: 탐색할 하이퍼파라미터의 중요도에 따라 자원을 차등 배분한다. 예를 들어, 학습률과 같은 핵심 파라미터에 더 많은 탐색 비중을 둔다.

튜닝의 목표는 단순히 최고 성능을 찾는 것이 아니라, 주어진 계산 예산 내에서 가장 효율적으로 성능을 개선하는 것이다. 따라서 모델의 복잡도, 데이터의 규모, 가용한 하드웨어 자원을 종합적으로 평가하여 적절한 튜닝 범위와 방법을 선택하는 것이 중요하다.

과적합을 방지하는 것은 하이퍼파라미터 튜닝 과정에서 핵심적인 고려사항이다. 튜닝 목표는 단순히 훈련 데이터에 대한 성능을 극대화하는 것이 아니라, 보지 못한 새로운 데이터에 대한 일반화 성능을 높이는 것이다. 따라서 검증 데이터셋이나 교차 검증을 통해 모델의 일반화 능력을 평가하는 것이 필수적이다. 튜닝 과정에서 검증 성능이 더 이상 개선되지 않거나 훈련 성능과의 격차가 커지기 시작하면, 이는 과적합의 징후로 볼 수 있다.

과적합을 완화하기 위한 주요 하이퍼파라미터들은 모델의 복잡도를 제어하거나 학습 과정을 규제하는 역할을 한다. 대표적인 예는 다음과 같다.

이러한 하이퍼파라미터들을 튜닝할 때는 극단적인 값보다는 적절한 균형을 찾는 것이 중요하다. 예를 들어, 규제 강도를 지나치게 높이면 모델이 너무 단순해져 과소적합으로 이어질 수 있다. 반대로 모델 용량을 과도하게 키우면 훈련 데이터의 노이즈까지 학습하게 될 위험이 크다.

튜닝 과정 자체에서도 과적합을 방지할 수 있는 기법들이 활용된다. 조기 종료는 검증 세트의 성능이 감소하기 시작할 때 훈련을 중단하는 방법으로, 특히 딥러닝 모델에서 효과적이다. 또한, 튜닝을 위한 검증 성능을 평가할 때 단순한 홀드아웃 검증보다는 k-폴드 교차 검증을 사용하면 데이터 분할에 따른 편향을 줄이고 더 안정적인 일반화 성능 추정을 얻을 수 있다. 최종적으로 선택된 하이퍼파라미터 세트는 완전히 독립된 테스트 세트에서 최종 평가를 거쳐야 한다.