에포크와 스텝의 차이: 헷갈리는 AI 학습 용어 정리
안녕하세요 여러분! 딥러닝 공부를 하다 보면 꼭 한 번쯤은 헷갈리는 용어들이 있죠. 특히 ‘에포크(Epoch)’와 ‘스텝(Step)’은 비슷하게 들리지만 실제 의미는 전혀 다르답니다. 오늘은 이 두 개념의 차이를 쉽고 친절하게 풀어보는 시간을 가져볼게요. AI 학습 과정을 더 깊이 이해하고 싶은 분이라면 이번 글 끝까지 함께 해주세요!
에포크란 무엇인가?
딥러닝에서 자주 등장하는 에포크(Epoch)란 전체 학습 데이터를 신경망에 한 번 모두 통과시킨 횟수를 의미해요. 즉, 전체 데이터를 모델이 몇 번 학습했는지를 나타내는 기준 단위라고 볼 수 있죠.
예를 들어 데이터셋이 1000개 있고, 배치 사이즈가 100이라면 1에포크는 10번의 스텝(step)으로 구성돼요. 만약 에포크가 5라면 전체 데이터셋을 5번 반복 학습하는 거예요.
에포크는 모델이 전체 데이터에 대해 얼마나 반복 학습했는지를 보여주는 지표로, 너무 적으면 학습이 부족하고, 너무 많으면 과적합(overfitting)의 우려가 생길 수 있어요.
에포크 수가 많다고 무조건 좋은 것은 아니며, 적절한 조절이 필요합니다.
스텝이란 무엇인가?
스텝(Step)은 딥러닝에서 모델이 한 번의 가중치 업데이트를 수행하는 단위예요. 배치(Batch) 단위로 데이터를 처리할 때, 하나의 배치마다 한 번의 스텝이 실행되며, 이 스텝마다 모델은 예측 → 손실 계산 → 역전파 → 가중치 갱신 과정을 거칩니다.
다시 말해, 1스텝 = 1배치 처리라고 이해하시면 돼요. 전체 데이터셋을 한 번 학습할 때(=1에포크), 배치 사이즈에 따라 여러 개의 스텝이 만들어지게 되는 구조랍니다.
예를 들어, 데이터가 1000개고 배치 사이즈가 100이라면 1에포크는 10스텝으로 구성됩니다. 따라서 스텝은 에포크의 하위 단위이며, 에포크가 반복될수록 스텝도 누적되죠.
// 예시 코드
데이터 개수 = 1000
배치 사이즈 = 100
→ 1에포크 = 10스텝
→ 5에포크 = 총 50스텝
에포크와 스텝의 차이점
이제 에포크와 스텝의 관계를 조금 더 명확히 정리해볼게요. 두 용어는 모두 학습 과정을 설명하는 데 사용되지만, 범위와 역할이 다릅니다.
| 구분 | 에포크 (Epoch) | 스텝 (Step) |
|---|---|---|
| 정의 | 전체 데이터를 한 번 학습하는 단위 | 한 배치를 처리하며 파라미터가 업데이트되는 단위 |
| 기준 | 전체 데이터셋 기준 | 배치 단위 기준 |
| 관계 | 여러 스텝을 포함함 | 여러 개가 모여 에포크를 구성함 |
요약하자면, 에포크는 큰 틀에서 한 바퀴, 스텝은 그 안에서 한 발 한 발 나아가는 과정이라고 이해하시면 좋습니다!
배치 사이즈까지 같이 이해하기
에포크와 스텝을 제대로 이해하려면 배치 사이즈(Batch Size)에 대한 개념도 함께 알아야 해요.
배치 사이즈는 한 번에 모델에 입력되는 데이터 샘플의 수를 의미합니다. 예를 들어, 데이터가 1000개이고 배치 사이즈가 100이라면, 한 번에 100개씩 나누어 총 10번 학습을 반복하게 되죠.
즉, 이 경우 1에포크는 10스텝이 되는 거예요. 이렇게 배치 사이즈는 에포크와 스텝을 계산할 때 핵심 역할을 합니다.
💡 TIP: 너무 큰 배치는 학습이 빠르지만 일반화 성능이 떨어질 수 있고, 너무 작은 배치는 학습이 느리지만 더 정교한 결과를 낼 수 있어요.
// 예시
전체 데이터 개수: 1000
배치 사이즈: 100
→ 1에포크 = 10스텝
→ 5에포크 = 50스텝
실제 예제로 정리해 보기
개념만으로는 여전히 헷갈릴 수 있으니, 실제 수치 예제를 통해 에포크, 스텝, 배치 사이즈를 한번 정리해볼게요.
데이터셋: 총 12,000개
배치 사이즈: 600
에포크: 10회
| 항목 | 계산 결과 |
|---|---|
| 한 에포크당 스텝 수 | 12,000 / 600 = 20 스텝 |
| 총 스텝 수 (10에포크 기준) | 20 x 10 = 200 스텝 |
즉, 에포크는 반복 횟수, 스텝은 그 반복 안의 처리 횟수라고 이해하면 됩니다.
이제 학습 로그에서 "step 42/200" 같은 메시지를 봐도 헷갈리지 않겠죠? 😊
자주 묻는 질문 정리
에포크 수는 몇으로 설정하는 게 좋을까요?
정해진 정답은 없지만, 일반적으로는 모델 성능이 더 이상 개선되지 않을 때까지 반복합니다. Early stopping 기법도 함께 사용하면 좋아요.
스텝 수를 따로 지정할 수도 있나요?
일반적으로는 에포크와 배치 사이즈로 스텝이 자동 결정되지만, 일부 프레임워크에서는 수동 설정도 가능합니다.
에포크와 배치 사이즈는 서로 어떤 영향을 줄까요?
같은 데이터셋이라도 배치 사이즈가 작을수록 스텝 수는 많아지고, 에포크 횟수와 학습 시간에도 영향을 줍니다.
배치 사이즈가 클수록 좋은가요?
배치 사이즈가 크면 연산 속도는 빨라지지만 일반화 성능이 떨어질 수 있어요. 적절한 균형이 중요해요.
훈련과정에서 나오는 스텝 숫자가 헷갈려요.
에포크마다 반복되는 스텝 수를 보면 됩니다. 전체 스텝 = 에포크 × (데이터 개수 ÷ 배치 사이즈)입니다.
학습 로그에서 에포크와 스텝을 구분하는 법이 있나요?
보통 로그에 “Epoch 3/10”, “Step 45/200” 형태로 각각 표시돼요. 에포크는 큰 반복, 스텝은 세부 반복이라 생각하세요.
마무리 인삿말
오늘은 헷갈리기 쉬운 에포크(Epoch)와 스텝(Step), 그리고 배치 사이즈까지 한 번에 정리해보는 시간을 가졌어요. 이 개념들을 정확히 이해하고 나면 딥러닝 모델을 분석하거나 로그를 읽을 때 훨씬 수월해질 거예요.
여러분은 에포크와 스텝 개념, 잘 이해되셨나요? 아직 궁금한 점이 있다면 댓글로 남겨주세요. 앞으로도 함께 AI 개념을 하나씩 정리해나가봐요. 읽어주셔서 감사합니다 😊
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