들어가며
머신 러닝 모델을 새로운 작업에 적용하려 할 때 데이터 부족이 문제가 될 수 있습니다. 이럴 때 전이학습이 도움이 됩니다. 전이학습은 하나의 작업에 특화된 모델을 다른 작업에 적용할 수 있게 해주는 기법입니다. 이 글에서는 전이학습의 기본 개념과 활용 방법을 자세히 살펴보겠습니다.
전이학습이란?
전이학습은 특정 작업에 대한 학습을 통해 얻은 지식을 다른 작업에 적용하는 방법입니다. 이미지 분류나 자연어 처리에서 주로 사용되며, 특히 자연어 처리에서는 라벨링이 어려운 경우에 유용하게 활용됩니다. 라벨 없는 대량의 데이터로 모델을 먼저 학습시킨 후, 그 다음에 특정 작업에 미세조정을 할 수 있습니다.
전이학습의 과정
전이학습의 일반적인 과정은 다음과 같습니다:
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Pretraining: 대규모 데이터셋(예: ImageNet)을 사용해 모델을 먼저 학습시킵니다. 이 과정에서 모델은 기본적인 특징을 파악합니다.
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Fully Connected Layer 제거: 미리 학습된 모델에서 Fully Connected Layer를 제거합니다. 이렇게 하면 모델은 특징 추출만을 수행하게 됩니다.
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새로운 Fully Connected Layer 추가: 새로운 작업에 적합한 Fully Connected Layer를 추가합니다. 이 레이어는 새 작업에 특화된 예측을 수행합니다.
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Convolution Layer 동결: 미리 학습된 특징을 유지하기 위해 Convolution Layer의 가중치를 동결합니다.
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새로운 데이터셋 학습: 새 작업에 적합한 데이터셋으로 모델을 학습시킵니다. 이 때 동결된 Convolution Layer는 학습되지 않으며, 새로 추가한 Fully Connected Layer만 학습됩니다.
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Fine Tuning: 모델의 성능을 개선하기 위해 Convolution Layer의 동결을 해제하고 전체 모델을 미세하게 조정합니다. (경험상 epoch은 많아야 100번이 적당한 것 같습니다.)
결론
전이학습은 데이터가 부족한 상황에서도 성능을 발휘할 수 있게 해주는 기법입니다. 다양한 분야와 작업에서 활용할 수 있어 유용합니다. 이 글을 통해 전이학습의 기본 개념과 활용 방법에 대해 알아보았습니다. 이 지식을 바탕으로 다양한 문제에 적용해 보시기 바랍니다.
