[딥러닝] 전이 학습 (Transfer Learning) 해설, 정리, 요약

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안녕하세요, HELLO

 

"전이 학습 (Transfer Learning)"은 모델을 처음부터 훈련시키는 대신, 사전 훈련된 딥러닝 모델을 새로운 작업이나 데이터 세트에 재사용하는 프로세스를 가리키는 딥러닝의 설계 패턴입니다. 전이 학습의 주요 아이디어는 ImageNet과 같은 크고 다양한 데이터 세트에서 학습한 지식을 활용하여, 새로운 작업에 대한 딥러닝 모델의 성능과 효율성을 향상하는 것입니다. 전이 학습은 다음과 같은 다양한 시나리오에서 사용할 수 있습니다.

 

• 사전 훈련된 모델에서 유사한 데이터 분포를 가진 새로운 작업으로 모델을 적용
• 사전 훈련된 모델에서 상이한 데이터 분포를 가진 새로운 작업으로 모델을 적용
• 제한된 교육 데이터를 사용하여 사전 훈련된 모델에서 새로운 작업으로 모델을 적용

 

전이 학습을 적용하기 위해 먼저 사전 훈련된 모델이 로드되고 최상위 계층(layer)은 일반적으로 작업별 새 계층(layer)으로 대체됩니다. 그런 다음 새 계층은 새 작업에 대해 훈련되고, 사전 훈련된 계층은 새 작업에 맞게 고정되거나 fine-tuning 됩니다. 전이 학습을 사용하면 딥러닝 모델을 훈련하는 데 필요한 훈련 데이터와 계산의 양을 크게 줄일 수 있으며, 새로운 작업에 대한 모델의 성능과 일반화도 향상할 수 있습니다.

오늘은 전이 학습과 이에 대한 다양한 시나리오에 대해서 정리하려고 합니다.

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CHAPTER 1. '전이 학습 (Transfer Learning)' 선행 지식

 

CHAPTER 2. '전이 학습 (Transfer Learning)' 정리

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CHAPTER 1. '전이 학습 (Transfer Learning)' 선행 지식

 

"전이 학습 (Transfer Learning)"은 모델을 처음부터 훈련시키는 대신, 사전 훈련된 딥러닝 모델을 새로운 작업이나 데이터 세트에 재사용하는 프로세스를 가리키는 딥러닝의 설계 패턴입니다. 전이 학습의 주요 아이디어는 ImageNet과 같은 크고 다양한 데이터 세트에서 학습한 지식을 활용하여, 새로운 작업에 대한 딥러닝 모델의 성능과 효율성을 향상하는 것입니다. 전이 학습은 다음과 같은 다양한 시나리오에서 사용할 수 있습니다.

 

• 사전 훈련된 모델에서 유사한 데이터 분포를 가진 새로운 작업으로 모델을 적용
• 사전 훈련된 모델에서 상이한 데이터 분포를 가진 새로운 작업으로 모델을 적용
• 제한된 교육 데이터를 사용하여 사전 훈련된 모델에서 새로운 작업으로 모델을 적용

 

 

CHAPTER 2. '전이 학습 (Transfer Learning)' 정리

 

[사전 훈련된 모델에서 유사한 데이터 분포를 가진 새로운 작업으로 모델을 적용]

 

"사전 훈련된 모델에서 데이터 분포가 유사한 새로운 작업으로 전이 학습"의 목표는 사전 훈련에서 학습된 기능과 표현을 활용하여, 새로운 작업에 대해 사전 훈련된 모델을 fine-tuning 하는 것입니다. 사전 훈련된 모델은 새로운 작업에 대한 강력한 초기화 역할을 하여 서로 다른 작업에서 공통적이고 일반적인 기능을 캡처하는 좋은 시작점을 제공합니다.

fine-tuning process에는 사전 훈련된 모델의 최상위 계층을 훈련하는 동시에, 하위 계층을 동결 상태로 유지하여 새로운 작업을 수행하는 과정이 포함됩니다. 동결된 하위 계층은 사전 훈련에서 학습된 기능과 표현을 유지하는 반면, 새로 추가되고 훈련된 최상위 계층은 새로운 작업별 기능과 표현에 적응합니다.

유사한 데이터 분포를 가진 전이 학습의 일반적인 예는 새로운 이미지 분류 작업에서 사전 훈련된 이미지 분류 모델을 fine-tuning 하는 것입니다. 예를 들어, ImageNet에서 사전 훈련된 ResNet 모델은 최상위 계층을 새로운 작업별 계층으로 교체하고 새로운 작업 데이터에 대한 훈련을 통해 개 품종 분류 또는 식물 종 식별과 같은 새로운 이미지 분류 작업을 위해 fine-tuning 될 수 있습니다.

유사한 데이터 분포를 가진 전이 학습의 주요 이점은 모델을 처음부터 훈련하는 것보다 필요한 훈련 데이터와 계산의 양을 크게 줄일 수 있다는 것입니다. 또한 크고 다양한 사전 훈련 데이터에서 배운 지식을 활용하여 새로운 작업에 대한 모델의 성능과 일반화를 개선할 수 있습니다. 그러나 새 작업과 관련된 사전 훈련된 모델을 선택하고 fine-tuning 할 레이어와 학습 속도, 배치 크기 및 기타 하이퍼 파라미터를 신중하게 선택하는 것이 중요합니다.

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[사전 훈련된 모델에서 상이한 데이터 분포를 가진 새로운 작업으로 모델을 적용]

 

"사전 훈련된 모델에서 데이터 분포가 다른 새로운 작업으로 전이 학습"은 사전 훈련에 사용된 원래 작업과 데이터 분포가 다른 새로운 작업에 대해 사전 훈련된 딥러닝 모델을 재사용하는 과정을 말합니다.

예를 들어, 대규모 데이터 세트에 대해 훈련된 사전 훈련된 이미지 분류 모델은, 정서 분석 또는 기계 번역과 같은 새로운 자연어 처리 작업의 시작점으로 사용될 수 있습니다. 이 시나리오에서는 사전 훈련된 이미지 분류 모델을 사용하여 이미지에서 특징을 추출한 다음 자연어 처리 작업을 수행하는 새 네트워크에 공급할 수 있습니다.

이 경우 사전 훈련된 모델은 새 작업에 맞게 fine-tuning 할 수 있는 유용한 초기화를 제공합니다. 사전 훈련된 모델은 또한 새 작업에 유용한 기능을 추출하는 데 사용될 수 있으며, 이러한 기능은 새 작업에 맞게 특별히 설계된 새 네트워크를 훈련시키는 데 사용될 수 있습니다.

서로 다른 데이터 분포를 가진 전이 학습을 사용할 때는 원래 작업과 새로운 작업의 차이를 고려하고 그에 따라 사전 훈련된 모델과 전이 학습 접근법을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 새 작업의 데이터 분포 또는 입력 양식이 크게 다른 경우, 새 작업에 더 잘 맞도록 사전 훈련된 모델을 수정하거나 교체해야 할 수 있습니다.

일반적으로 서로 다른 데이터 분포를 사용하는 전이 학습은, 특히 새로운 작업에 사용할 수 있는 훈련 데이터가 제한적일 때 새로운 작업에 대한 딥러닝 모델의 성능과 효율성을 향상하는 강력한 기술이 될 수 있습니다. 그러나 전이 학습 접근법이 새 작업의 특정 요구 사항에 적합한지 확인하려면 원래 작업과 새 작업 간의 차이를 신중하게 고려하는 것이 중요합니다.

 

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[제한된 교육 데이터를 사용하여 사전 훈련된 모델에서 새로운 작업으로 모델을 적용]

 

전이 학습에서 대상 작업에 제한된 훈련 데이터가 있는 경우, 사전 훈련된 딥러닝 모델을 fine-tuning 하는 것이 여전히 강력한 접근 방식이 될 수 있습니다. 사전 훈련된 모델은 시작점으로 사용되며 해당 지식은 새로운 작업으로 이전됩니다. 사전 훈련된 모델은 모델이 제한된 훈련 데이터에서 의미 있는 기능을 학습하는 데 도움이 되는 유용한 초기화를 제공합니다.

제한된 학습 데이터로 새 작업을 위해 사전 학습된 모델을 fine-tuning 하는 작업에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.

 

• Load a pre-trained deep learning model: 아키텍처 및 사전 훈련 데이터 분포를 기반으로 대상 작업에 적합한 사전 훈련된 모델을 선택합니다.
• Load a pre-trained deep learning model: 사전 학습된 모델의 상위 계층을 새 작업별 계층으로 바꿉니다. 대체할 계층의 수와 새 계층의 아키텍처는 대상 데이터 세트의 크기와 사용 가능한 계산 리소스에 따라 선택할 수 있습니다.
• Fine-tune the model: 제한된 대상 데이터 세트에서 새로운 작업별 계층을 훈련하면서 사전 훈련된 계층을 동결 (freeze)하거나 대상 작업에 맞게 fine-tuning 합니다. 사전 훈련된 기능이 너무 많이 변경되는 것을 방지하기 위해 처음부터 훈련하는 것과 비교하여, 더 작은 학습 속도로 fine-tuning 프로세스를 수행할 수 있습니다.
• Evaluate the model: 대상 데이터 세트에서 fine-tuning 된 모델의 성능을 평가하고 처음부터 훈련된 모델 또는 더 큰 대상 데이터 세트로 fine-tuning 된 모델과 같은 다른 모델과 비교합니다.

 

제한된 훈련 데이터로 새로운 작업을 위해 사전 훈련된 모델을 fine-tuning하면 처음부터 훈련하는 것과 비교하여 모델의 성능과 일반화를 개선할 수 있습니다. 그러나 이전된 지식이 대상 작업과 관련이 있고 모델이 제한된 교육 데이터에 과적합되지 않도록, 사전 교육된 모델과 fine-tuning 방법을 신중하게 선택하는 것이 중요합니다.

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■ 마무리

 

'전이 학습 (Transfer Learning)'에 대해서 정리해 봤습니다.

 

그럼 오늘 하루도 즐거운 나날 되길 기도하겠습니다

좋아요와 댓글 부탁드립니다 :)

 

감사합니다.