전이학습의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
전이학습의 의미와 개념을 이해한다.
전이 학습(Transfer Learning)은 한 영역에서 얻은 지식을 다른 영역에 적용하여 다른 영역의 성능을 효과적으로 활용하는 딥러닝의 학습 기법을 말합니다. 전이학습(Transfer Learning)은 기존의 학습된 모델을 새로운 문제에 적용함으로써 단독으로 해결하는 것보다 훨씬 더 높은 성능과 효율성을 달성하고 훈련 시간을 절약합니다. 이 방법은 새로운 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 데이터의 양이 부족한 경우에도 사용할 수 있습니다. 전이 학습의 전제 조건은 사전 훈련된 모델이 새로운 문제에서 효과적으로 사용될 수 있어야 한다는 것입니다. 데이터 관점에서 볼 때, 두 문제에 사용된 데이터가 동일하거나 데이터 분포와 특성이 유사한 경우 기존 학습 결과를 활용할 수 없습니다. 데이터 모델 관점에서 볼 때, 데이터 모델은 데이터의 특성을 잘 추출할 수 있어야 하며, 새로운 데이터 모델에서도 그 특성이 동일하게 유지되어야 합니다. 전이 학습은 자연어 처리 분야에서 가장 효과적으로 사용됩니다. 전이학습(Transfer Learning)은 훈련 데이터가 부족한 분야에서 새로운 모델을 생성할 때, 기존 데이터가 풍부한 분야에서 훈련된 모델을 재사용하는 딥러닝 학습 기법이다.
전이학습 의미 및 개념 설명
전이 학습은 딥러닝 현장의 다른 영역의 성능을 활용하는 효율적인 학습 방법이며, 사전 학습된 모델을 새로운 문제에 효과적으로 적용하는 기술입니다. 전이 학습은 다른 영역에서 학습한 모델을 새로운 영역의 학습에 적용합니다. Shiki는 딥러닝의 기술 및 기술 중 하나입니다. 사람이 처음부터 배우는 것보다 과거의 경험을 활용하여 새로운 것을 배우는 것이 효과적인 것처럼, 머신러닝(Maching Learning) 분야에서도 기존의 과거 학습 결과를 활용하고 이를 기반으로 진행함으로써 효율적인 학습이 가능합니다. . 전이학습을 통해 학습에 사용되는 데이터가 부족하더라도 정밀도를 높일 수 있습니다. 전이 학습은 사전 훈련된 모델을 새 모델의 시작점으로 재사용하는 학습 방법입니다. 특정 목표와 목표를 달성하기 위해 기존 학습 모델을 사용하여 새로운 모델을 만듭니다. 전이 학습을 위해서는 사전 훈련된 모델이 필요합니다. 전이학습은 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 전이 학습의 두 가지 부문은 미세 조정과 특징 추출입니다.[전이학습의 2가지 구분]
Fine Tuning은 사전 학습된 모델의 구조와 가중치를 활용하여 새로운 문제에 맞게 추가 학습을 수행하는 방법입니다. 대표적인 예가 개와 고양이 사진을 구별하도록 훈련된 분류 모델을 적용하여 해당 가중치를 이용하여 자동차와 비행기를 구별하는 문제에 대한 모델을 만드는 것입니다. 미세 조정은 기존 학습 모델을 수정하는 프로세스입니다. 모델을 기반으로 초기값을 설정하고 매개변수를 미세 조정하여 새로운 모델을 생성하는 방식이다. 미세 조정은 매개변수를 조정하는 방법을 사용합니다. Fine-tuning은 기존 모델을 기반으로 새로운 목적에 맞게 아키텍처를 조정하고, 이미 학습된 모델의 가중치를 바탕으로 새로운 학습을 업데이트하는 기술입니다. 모델 매개변수를 미세하게 조정하는 방법이 사용됩니다. Feature Extraction은 새로운 모델을 생성할 때 새로운 레이어의 가중치만 학습하고 기존의 사전 학습된 활용 모델의 가중치를 고정하는 방법입니다. 이는 전이학습이 자연어 처리 분야에 활용될 수 있음을 의미한다. 대규모 코퍼스에서 학습된 언어 모델의 벡터를 추출하고 이를 다른 새로운 분류 문제에 적용하면 문맥을 고려한 다른 도메인 데이터 이해가 가능하므로 성능이 더욱 향상될 수 있습니다. 전이 학습 딥 러닝 모델의 범용 사용을 가능하게 합니다. 새로운 문제를 보다 효과적이고 신속하게 해결하는 데 도움이 되는 기술입니다. 전이학습을 수행하기 위해서는 이전 훈련 데이터와 새로운 데이터 사이의 상관관계가 너무 작지 않아야 합니다. 부정적인 전달이 발생하지 않도록 방지하는 것이 중요합니다. 전이 학습을 사용하는 두 가지 주요 이유가 있습니다. 첫 번째는 새로운 모델을 훈련할 때 더 빠르게 수행할 수 있다는 것입니다. 전이 학습 방법은 보편적으로 학습된 사전 학습된 모델을 사용하기 때문에 더 빠르게 진행할 수 있습니다. 데이터에서 특징을 추출하여 별도의 학습을 수행할 필요가 없습니다. 둘째, 작은 데이터 세트로 학습하는 경우에도 Over-fitting을 방지할 수 있습니다. 전이 학습을 통해 새로운 모델을 생성하는 데 사용할 수 있는 작은 데이터 세트가 있는 상황에서도 딥러닝을 효과적으로 수행할 수 있습니다. 전이학습에서는 작은 데이터로 특징을 추출하는 학습을 수행합니다. 이것이 가능하고 모델의 가중치 개수가 크기 때문에 미세한 특징까지 학습할 수 있습니다. 전이학습에서는 마지막 레이어만 학습하고, 학습해야 하는 가중치의 개수를 줄일 수 있어 과도한 학습을 방지할 수 있습니다. 전이학습은 레이어를 추가하여 학습하는 방식을 사용합니다. 전이 학습은 사용하려는 학습 데이터에 대해 학습하여 기존 사전 학습된 모델을 활용하는 기술입니다. 이전에 유사한 도메인에서 모델을 학습했다면 현재 새로운 모델을 학습하기에는 데이터가 부족하더라도 높은 성능을 발휘할 수 있을 것입니다. Domain Adaptation은 조정된 훈련 데이터로 학습된 모델을 실제로 사용해 보는 것입니다. 실제 테스트 데이터는 훈련 데이터와 크게 다를 수 있으므로 이러한 차이를 없애는 기술을 말합니다. 메타러닝(Meta-Learning)은 학습 방법을 학습하는 것을 의미합니다. 새로운 데이터가 주어지면 어떻게 될까요?
이는 과거의 경험을 바탕으로 효율적인 학습 방법을 찾는 것을 의미합니다.