[딥러닝] End to End model (E2E model) 해설, 정리, 요약

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안녕하세요, HELLO

 

End to End model은 수동 피처 엔지니어링 (manual feature engineering)이나 중간 처리 단계 없이 입력 데이터에서 출력 데이터로 직접 작업을 수행하는 방법을 학습하는 일종의 머신러닝 모델입니다. 즉, 수작업으로 만든 특징이나 전처리 단계에 의존하지 않고 원시 데이터를 입력으로 받아 원하는 출력을 직접 생성합니다.

 

오늘은 end to end, e2e model에 대해서 살펴보고자 합니다.

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CHAPTER 1. 'End to End model' 선행 지식

 

CHAPTER 2. 'Non End to End model과 End to End model 차이점'

 

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CHAPTER 1. 'End to End model' 선행 지식

 

End to End model은 아래와 같이 손실 함수를 고려하여 훈련하며, 끝으로 추론을 진행합니다.

 

• Training Methodology (훈련 방법론): end-to-end model의 학습에는 일반적으로 원시 입력 데이터와 해당 출력 데이터를 모델에 공급하고 예측 출력과 실측 출력 간의 차이를 측정하는 손실 함수를 최소화하기 위해 모델의 매개변수를 조정하는 과정이 포함됩니다. 즉, 모델은 예측된 출력과 원하는 출력 간의 차이를 최소화하기 위해 매개변수를 최적화하는 방법을 학습합니다.
• Loss function (손실 함수): 손실 함수의 선택은 특정 작업과 출력 데이터의 유형에 따라 달라집니다. 예를 들어, 분류 작업 (classification problem)에서는 예측 확률과 실제 레이블 간의 차이를 측정하는 교차 엔트로피 손실 함수가 일반적으로 사용됩니다. 회귀 작업에서는 예측된 값과 실제 값의 차이를 측정하는 평균 제곱 오차(MSE) 손실 함수가 일반적으로 사용됩니다.
• Inference (추론): end-to-end model이 학습되면 추론에 사용할 수 있습니다. 추론에는 새로운 입력 데이터를 가져와 학습된 모델을 사용하여 해당 출력을 생성하는 작업이 포함됩니다. 모델은 학습된 파라미터를 새 입력 데이터에 적용하여 출력을 생성합니다. 예를 들어 음성 인식 작업에서 모델은 오디오 신호를 입력으로 받아 텍스트 트랜스크립션을 출력으로 생성합니다.

전반적으로 end-to-end model 수작업으로 만든 피처와 중간 처리 단계가 필요 없어 머신 러닝 프로세스를 간소화할 수 있기 때문에 인기가 높습니다. 또한 모델이 원시 입력 데이터에서 직접 학습할 수 있도록 하여 성능을 향상할 수 있습니다.

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CHAPTER 2. 'Non End to End model과 End to End model 차이점'

Non end-to-end model은 최종 결과물을 생성하기 전에 수동 피처 엔지니어링 또는 중간 처리 단계를 포함하는 머신 러닝 모델입니다.

기존의 머신 러닝 접근 방식에서는 입력 데이터를 먼저 사전 처리하여 관련 피처를 추출한 다음 학습 알고리즘에 입력하여 최종 결과물을 생성합니다. 이러한 특징은 도메인 전문가가 직접 만들거나 클러스터링 또는 차원 축소와 같은 비지도 학습 방법을 사용하여 추출할 수 있습니다. 

예를 들어, 객체 인식과 같은 컴퓨터 비전 작업에서 전통적인 접근 방식은 입력 이미지를 사전 처리하여 가장자리, 모서리 또는 텍스처와 같은 특징을 추출한 다음 이러한 특징을 학습 알고리즘에 입력하여 객체 레이블을 예측하는 것입니다. 이 전처리 단계는 일반적으로 도메인 전문가가 수동으로 수행합니다.

반면, 동일한 작업을 위한 end-to-end model은 중간 처리 단계 없이 원시 입력 이미지를 직접 가져와 객체 레이블을 생성하는 방법을 학습합니다. 이렇게 하면 모델링 프로세스가 간소화되고 모델이 원시 입력 데이터에서 학습할 수 있어 잠재적으로 성능이 향상될 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 end-to-end model이 인기를 얻고 있지만, 특히 우수한 성능을 달성하기 위해 도메인 전문 지식이 중요하거나 입력 데이터를 모델링에 사용하기 전에 상당한 사전 처리가 필요한 도메인에서는 non end-to-end model이 여전히 일반적으로 사용됩니다.

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■ 마무리

 

'End to End model (E2E model)'에 대해서 정리해 봤습니다.

 

그럼 오늘 하루도 즐거운 나날 되길 기도하겠습니다

좋아요와 댓글 부탁드립니다 :)

 

감사합니다.