전이학습(Transfer Learning)

 

전이학습(Transfer Learning)은 기계 학습의 한 형태로, 한 작업에서 학습한 지식을 다른 유사한 작업에 적용하는 방법입니다. 이는 기존의 모델이나 학습된 지식을 새로운 작업을 수행하는 데에 활용하는 것을 의미합니다. 전이학습은 대량의 데이터를 사용하여 모델을 처음부터 학습시키는 대신, 이미 학습된 모델을 이용하여 새로운 작업에 적용하면서 소량의 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있게 해 줍니다.

전이학습의 주요 아이디어

사전 학습된 모델 활용 

전이학습은 일반적으로 이미 많은 데이터셋에서 대규모로 학습된 모델을 사용합니다. 이러한 모델은 이미지 처리를 위해 주로 사용되는 대규모 신경망(CNN)이나 자연어 처리를 위해 사용되는 언어 모델과 같은 것들이 있습니다. 이러한 모델들은 이미 많은 데이터셋에서 다양한 특징들을 학습한 결과를 반영하고 있기 때문에 보다 일반적이고 유용한 표현을 가지고 있습니다.

 

미세조정(Fine-tuning)

전이학습에서는 기존의 사전 학습된 모델을 새로운 작업에 맞게 조정합니다. 즉, 사전 학습된 모델의 일부 계층을 동결시키고, 새로운 데이터셋에 맞게 모델의 일부 계층을 재학습시키는 방법을 사용합니다. 이렇게 하면 새로운 작업에 더 적합한 특징을 학습하면서도 기존에 학습한 표현들을 보존할 수 있습니다. 

 

전이학습의 장점

적은 데이터로도 학습 가능 :

대규모 데이터셋에서 미리 학습한 모델을 사용하기 때문에 새로운 작업을 위해 많은 데이터를 수집 할 필요가 줄어듭니다.

 

빠른 학습 :

사전 학습된 모델을 이용하여 시작하므로 전체 모델을 처음부터 학습시키는 것보다 훨씬 빠르게 학습할 수 있습니다.

 

일반화 능력 :

사전 학습된 모델은 일반적이고 다양한 특징들을 학습한 결과를 반영하고 있기 때문에 새로운 작업에도 좋은 일반화 능력을 가질 수 있습니다.

 

신경망에서의 전이학습

신경망에서 전이학습은 기존에 학습된 모델의 지식을 새로운 작업에 활용하는 방식으로 진행됩니다. 이를 통해 새로운 작업에 빠르게 적응하고 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. 전이학습은 주로 이미지 처리를 위한 컨볼루션 신경망(CNN)을 기반으로 설명합니다.

 

전이학습의 절차

사전 학습된 모델 가져오기 : 

먼저, 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델을 선택합니다. 이 모델은 이미지 분류나 객체 탐지 등과 같은 유사한 작업에 학습된 모델입니다. 대표적으로 ImageNet 데이터셋과 같은 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 CNN 모델들을 사용합니다.

 

모델의 일부 계층 동결 : 

전이학습에서는 보통 사전 학습된 모델의 일부 상위 계층을 동결시킵니다. 이렇게 하면 이전 작업에서 학습한 특성 추출기의 표현들을 유지하면서, 새로운 작업에 맞는 추가 계층을 학습할 수 있습니다.

 

새로운 작업에 맞게 추가 계층 설계 :

새로운 작업에 맞는 출력 레이어와 추가적인 뉴런들을 포함하는 새로운 계층을 설계합니다. 이 새로운 계층들을 원래 모델의 상위에 추가하여 최종적으로 전체 모델을 구성합니다.

 

새로운 작업 데이터로 모델 학습 : 

새로운 작업에 맞게 설계된 모델을 새로운 작업의 데이터로 학습시킵니다. 이때, 추가 계층들은 무작위로 초기화되고, 사전 학습된 모델의 나머지 계층들은 동결되어 학습에 참여하지 않습니다.

 

미세 조정( Fine-tuning) : 

새로운 작업 데이터에 대해 학습한 후, 사전 학습된 모델의 일부 하위 계층들을 해동시키고 추가 계층들과 함께 전체 모델을 다시 학습시키는 단계입니다. 이로 인해 새로운 작업에 더 적합한 표현을 학습할 수 있습니다.

 

전이 학습은 데이터셋이 작거나 새로운 작업에 필요한 데이터가 부족한 경우에 특히 효과적입니다. 이미 학습된 모델이 일반적인 특징들을 잘 학습했기 때문에 새로운 작업에 빠르게 적응하여 더 나은 일반화 능력을 발휘할 수 있습니다.