Ablation Study 완전 정리: 실험 목적부터 Hyperparameter Tuning과의 차이까지
1. Ablation Study란?
Ablation Study는 딥러닝 모델의 구성 요소 중 일부를 제거하거나 변경하여, 그 요소가 모델 성능에 얼마나 기여하는지를 분석하는 실험 방법입니다.
주로 실험 대상이 되는 요소:
- 모델 구조 (예: Attention layer, Positional Encoding 등)
- 입력 정보 (예: 데이터 증강 유무)
- 학습 전략 (예: 전이학습 사용 여부)
2. 어떤 실험이 Ablation Study에 해당할까?
| 실험 항목 | Ablation Study에 해당? | 설명 |
|---|---|---|
| 전이학습 유무 (Pretrained vs. Scratch) | O | 학습 전략에 대한 ablation 실험 |
| 데이터 증강 유무 | O | 입력 정보 처리 파이프라인 분석 |
| Batch size 변경 (예: 32 vs. 128) | 경우에 따라 다름 | 단순 튜닝이면 제외, 성능 기여 분석이면 ablation 가능 |
| Positional Encoding 제거 | O | 구조 요소 제거 |
| Attention 제거 또는 대체 | O | 구조 요소 변경 |
➡ 결론: 실험의 목적이 "성능 기여 분석"이라면 ablation study로 볼 수 있습니다. 논문에서는 이런 실험들을 한 표에 묶어 "ablation table"로 자주 정리합니다.
3. Ablation Study vs. Hyperparameter Tuning
| 항목 | Ablation Study | Hyperparameter Tuning |
|---|---|---|
| 목적 | 각 요소의 성능 기여도 분석 | 최적의 성능을 위한 파라미터 조정 |
| 방식 | 구성 요소 제거 또는 변경 | 수치 값 조정 |
| 예시 | Dropout 제거, Layer 수 감소, Attention 제거 등 | Learning rate, Batch size, Weight decay 조정 등 |
4. Ablation Table 예시 (논문용)
| 구성 요소 | 설정 | Accuracy (%) |
|---|---|---|
| Full Model | ✅ | 89.7 |
| w/o Pretraining | ❌ | 84.2 |
| w/o Augmentation | ❌ | 86.1 |
| w/o Attention | ❌ | 81.3 |
5. 핵심 요약
- Ablation Study는 “무엇이 모델 성능에 기여했는가?”를 확인하기 위한 실험입니다.
- 전이학습, 데이터 증강, 구조 요소 제거/변경은 대표적인 ablation 실험 항목입니다.
- Batch size 변경은 목적에 따라 ablation이 될 수도 있고 아닐 수도 있습니다.
- 실험 목적을 명확히 설명하는 것이 무엇보다 중요합니다.
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