고정된 차원의 임베딩 벡터로 변환하여, 일관된 입력을 제공하기 위해서
Linear Projection은 주로 입력 데이터를 고정된 차원의 임베딩 벡터로 변환하기 위해 사용됩니다. 이를 통해 다양한 차원이나 구조를 가진 데이터를 Transformer와 같은 신경망 모델에서 처리할 수 있는 일관된 형식으로 만들어 줍니다. 이 과정을 통해 복잡한 고차원 데이터를 보다 효율적으로 다룰 수 있습니다.
Linear Projection을 하는 이유:
-
차원 축소 또는 변환:
- 입력 데이터가 매우 높은 차원을 가지고 있을 때, 이를 Transformer나 다른 신경망에서 처리할 수 있는 고정된 차원으로 변환할 필요가 있습니다.
- 예를 들어, 이미지 패치(Vision Transformer에서 사용됨)나 단어 임베딩과 같은 입력 데이터가 고정된 크기의 벡터로 변환되지 않으면, 모델이 그 데이터를 처리하기 어려울 수 있습니다.
- Linear Projection은 입력 데이터를 고정된 차원으로 변환하여 모델에 일관된 입력을 제공하는 역할을 합니다.
-
데이터 변환 및 정보 압축:
- 입력 데이터를 선형 변환을 통해 더 의미 있는 정보로 압축하거나 특정 차원의 임베딩 공간으로 변환할 수 있습니다.
- 이 과정에서 모델은 중요한 정보를 추출하고, 불필요한 정보를 제거하여 효율적으로 학습할 수 있도록 합니다.
-
Transformer와 같은 모델에 맞는 형식 제공:
- Transformer 모델은 입력으로 고정된 차원의 벡터를 요구합니다. 예를 들어, Vision Transformer에서 이미지 패치를 입력으로 사용할 때, 각 패치는 서로 다른 차원의 정보를 가질 수 있기 때문에, 이를 Transformer가 처리할 수 있는 고정된 크기의 벡터로 변환해야 합니다.
- Linear Projection은 각 패치를 고정된 차원의 벡터로 변환하여 Transformer가 입력으로 처리할 수 있도록 합니다.
-
가중치 학습을 통한 데이터 표현 강화:
- Linear Projection은 단순한 차원 변환 이상의 역할을 합니다. 학습 가능한 가중치 (W)를 통해 입력 데이터를 의미 있는 표현으로 변환합니다. 즉, 모델은 학습 과정에서 입력 데이터의 중요한 특징을 잡아내기 위한 가중치를 최적화하게 됩니다.
- 예를 들어, Transformer가 이미지를 처리할 때, Linear Projection을 통해 이미지 패치 간의 의미 있는 관계를 학습하게 됩니다.
-
복잡한 구조의 데이터 처리:
- 이미지, 텍스트, 그래프 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 처리할 때, 그 데이터의 구조는 매우 복잡할 수 있습니다. Linear Projection은 이러한 다양한 형태의 데이터를 일관된 형식으로 변환하여, 모델이 입력 데이터의 복잡성을 쉽게 다룰 수 있도록 도와줍니다.
예시: Vision Transformer에서의 Linear Projection
Vision Transformer에서 이미지 패치를 고정된 차원의 벡터로 변환하는 과정은 Linear Projection을 통해 이루어집니다. 이미지를 작은 패치로 나누고, 각 패치를 1차원 벡터로 Flatten한 후, 이를 고정된 크기의 벡터로 변환해야 Transformer가 이를 처리할 수 있습니다.
[
z_i = W \cdot x_i + b
]
여기서 (x_i)는 이미지 패치이고, (W)는 학습 가능한 가중치 행렬입니다. 이렇게 변환된 벡터는 Self-Attention 메커니즘에 입력되며, 패치들 간의 관계를 학습하게 됩니다.
요약:
Linear Projection은 입력 데이터를 고정된 차원으로 변환하여 모델이 처리할 수 있도록 합니다. 이 과정에서 데이터를 압축하거나 의미 있는 표현으로 변환하여, Transformer 모델과 같은 신경망이 데이터를 일관된 형식으로 받아들이고, 효율적으로 학습할 수 있도록 지원합니다.
