[AI] 전이학습: 딥러닝 모델의 효율적인 재사용 기술

ㅁ 전이학습이란?

ㅇ 전이학습은 기존에 학습된 모델을 새로운 작업이나 데이터셋에 적용하는 기술이다. 이 방법은 학습 속도를 크게 줄이고 성능을 향상시키는 데 도움이 된다. 이는 기존의 학습된 가중치와 구조를 활용함으로써 새로운 작업에 대한 학습 속도를 크게 줄이고, 더 나아가 성능을 향상시키는 데 도움이 된다. 전이학습은 특히 신규 학습을 위해 데이터가 부족한데, 이 문제를 해결하는 데 유용하다. 

 

ㅁ 전이학습의 주요 이점

1. 개발 비용과 시간 절감
2. 데이터가 부족한 상황에서 유용
3. 모델의 재사용성 향상

ㅁ 전이학습의 주요 방식

1. 사전 학습된 신경망을 분류기로 사용

• 기존 모델의 구조와 가중치를 그대로 사용한다.
• 기존 도메인과 목표 도메인이 매우 유사할 때 적용한다.

2. 사전 학습된 신경망을 특징 추출기로 사용

• 기존 모델의 특징 추출 부분만 활용한다.
• 분류기 부분은 새로 학습한다.
• 소스 도메인과 새로운 도메인의 차이가 크지 않을 때 주로 사용한다.

3. Fine-Tuning

• 특징 추출기 부분을 재학습하여 새로운 작업에 적응시킨다.
• 일부 가중치를 수정하지만, 전체 구조는 유지한다.
• 사전 학습된 신경망 전체를 재학습하는 것보다 빠르다.

ㅁ 전이학습 적용 시 주의사항

 전이학습은 특정 도메인이나 문제에 대한 최적화가 이루어지지 않은 경우 성능 저하를 초래할 수 있다. 따라서 추가적인 튜닝이 필요할 수 있다.

 

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