[LSTM] 5. LSTM 모델 구축

• 내용:
  • 순차 모델 설정
  • LSTM 레이어와 Dense 레이어 추가
  • 모델 컴파일
  • 모델 요약

이전 강의에서는 주가 데이터를 준비하고, 이를 학습 및 테스트 세트로 나눈 후 LSTM 모델 요구사항에 맞게 재구성했습니다. 이제 LSTM 모델을 구축하고 컴파일하여, 미래 주가를 예측할 수 있는 모델을 만들 차례입니다. 이 강의에서는 LSTM 모델의 아키텍처를 정의하고, 필요한 레이어를 추가하고, 모델을 컴파일하며, 구조를 이해하기 위해 모델을 요약하는 방법에 대해 설명합니다.

Sequential Model 설정

LSTM 모델 구축의 첫 번째 단계는 순차 모델을 설정하는 것입니다. TensorFlow의 Keras API에서 제공하는 Sequential 클래스를 사용하여 레이어의 선형 스택을 만듭니다.

from tensorflow.keras.models import Sequential

# LSTM 모델 구축
model = Sequential()

설명:

• Sequential 임포트: tensorflow.keras.models에서 Sequential 클래스를 임포트합니다. 이 클래스는 레이어의 선형 스택을 초기화하는 데 사용됩니다.
• 모델 초기화: Sequential의 인스턴스를 생성하여 model 변수에 할당합니다. 이 인스턴스를 사용하여 레이어를 추가하고 모델을 순차적으로 구축합니다.

LSTM 레이어와 Dense 레이어 추가

다음으로, 순차 모델에 레이어를 추가합니다. LSTM 레이어를 먼저 추가하고, Dense 레이어를 추가하여 완전 연결 신경망을 만듭니다.

from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

# LSTM 레이어 추가
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(time_step, 1)))
model.add(LSTM(50, return_sequences=False))

# Dense 레이어 추가
model.add(Dense(25))
model.add(Dense(1))

설명:

• 레이어 임포트: tensorflow.keras.layers에서 Dense와 LSTM 레이어를 임포트합니다.
• 첫 번째 LSTM 레이어: model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(time_step, 1)))를 사용하여 50개의 유닛을 가진 LSTM 레이어를 추가합니다. return_sequences=True 인자는 이 레이어의 출력이 입력과 동일한 길이의 시퀀스가 되도록 합니다. input_shape 매개변수는 입력 데이터의 형태를 지정합니다: (time_step, 1)은 타임 스텝의 수와 특징의 수를 나타냅니다.
• 두 번째 LSTM 레이어: model.add(LSTM(50, return_sequences=False))를 사용하여 50개의 유닛을 가진 또 다른 LSTM 레이어를 추가합니다. return_sequences=False 인자는 이 레이어가 단일 값을 출력하도록 합니다.
• Dense 레이어: model.add(Dense(25))와 model.add(Dense(1))를 사용하여 두 개의 Dense 레이어를 추가합니다. 첫 번째 Dense 레이어는 25개의 유닛을 가지며, 최종 Dense 레이어는 1개의 유닛을 가져 예측된 주가를 출력합니다.

LSTM 유닛을 50개로 설정한 이유:

• 적절한 복잡도: 50개의 유닛은 모델이 데이터의 패턴을 학습하는 데 충분한 복잡성을 제공합니다. 이는 모델이 과적합되지 않도록 하면서도 충분한 학습 능력을 가지도록 합니다.
• 계산 효율성: 더 많은 유닛을 추가하면 모델의 학습 및 예측 시간이 증가할 수 있습니다. 50개의 유닛은 복잡성과 계산 효율성 사이의 균형을 유지합니다.

추가적으로 조정해볼 수 있는 이유:

• 모델 성능 개선: 유닛 수를 조정하여 모델의 성능을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 더 많은 유닛(예: 100개)을 사용하면 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만, 과적합의 위험이 있습니다.
• 과적합 방지: 유닛 수를 줄이면(예: 25개) 과적합을 방지할 수 있지만, 너무 적으면 모델이 충분히 학습하지 못할 수 있습니다.
• 다양한 시도: 여러 실험을 통해 최적의 유닛 수를 찾을 수 있습니다. 교차 검증을 사용하여 다양한 유닛 수와 모델 구조를 시도해보는 것이 좋습니다.
• 다양한 층 수: LSTM 레이어의 수를 늘리거나 줄이는 것도 고려해볼 수 있습니다. 예를 들어, 한 개의 LSTM 레이어로 시작하여 두 개, 세 개로 늘려보며 성능 변화를 관찰할 수 있습니다.

다양한 유닛 수와 층 수를 시도해보면서 최적의 LSTM 모델 구조를 찾아가는 과정이 중요합니다. 이를 통해 데이터의 특성에 가장 잘 맞는 모델을 만들 수 있습니다.

모델 컴파일

모델의 아키텍처를 정의한 후, 이를 컴파일해야 합니다. 이 단계에서는 학습 과정에서 사용할 옵티마이저와 손실 함수를 지정합니다.

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

설명:

• 모델 컴파일: compile 메서드를 사용하여 옵티마이저와 손실 함수를 지정합니다. optimizer='adam' 인자는 효율적인 경사 하강 알고리즘인 Adam 옵티마이저를 지정합니다. loss='mean_squared_error' 인자는 평균 제곱 오차 손실 함수를 지정합니다. 이는 주가 예측과 같은 회귀 작업에 적합합니다.

모델 요약

모델의 구조를 이해하기 위해 모델 요약을 출력할 수 있습니다. 요약은 각 레이어에 대한 세부 정보, 출력 형태, 매개변수 수를 제공합니다.

# 모델 요약 출력
model.summary()

설명:

• 모델 요약: summary 메서드는 모델의 상세 요약을 출력합니다. 각 레이어의 유형과 형태, 매개변수 수, 모델의 총 매개변수 수를 포함한 정보를 제공합니다. 이 정보는 모델의 복잡성과 구조를 이해하는 데 유용합니다.

전체 코드

다음은 LSTM 모델을 구축하고 컴파일하는 전체 코드입니다:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

# LSTM 모델 구축
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(time_step, 1)))
model.add(LSTM(50, return_sequences=False))
model.add(Dense(25))
model.add(Dense(1))

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 모델 요약 출력
model.summary()

이제 LSTM 모델을 정의, 컴파일 및 요약했으므로, 준비된 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 단계로 넘어갈 준비가 되었습니다. 다음 강의에서는 LSTM 모델을 학습시키고, 학습 과정을 모니터링하며, 테스트 데이터로 성능을 평가하는 방법에 중점을 둘 것입니다. 이를 통해 모델의 예측 능력을 평가하고 필요한 조정을 할 수 있습니다.