전이학습

전이학습(Transfer Learning, TL)은 인공지능(AI)과 기계학습 분야에서 매우 중요한 개념으로, 한 작업에서 학습한 지식을 다른 관련 작업에 적용하여 성능을 높이는 방법론이다. 이 개념은 인간의 학습 방식과 유사하다. 예를 들어, 사람이 자전거 타는 법을 배우면, 그 기술을 기반으로 스쿠터 타는 법을 더 쉽게 익힐 수 있듯이, 기계학습 모델도 하나의 작업에서 얻은 지식을 다른 작업에 적용할 수 있다. 전이학습은 인공지능 시스템이 보다 효율적이고 빠르게 학습할 수 있도록 도와주며, 특히 데이터를 많이 수집하거나 학습하는 것이 어렵거나 비용이 많이 드는 상황에서 매우 유용하다.

상세

전이학습은 기계학습과 딥러닝에서 중요한 개념으로, 하나의 문제에서 학습된 지식을 다른 관련 문제에 적용하는 학습 기법이다. 전이학습의 기본 개념은 "지식을 공유하고 재사용한다"는 원리에 기반한다. 이는 기계학습 모델이 하나의 작업에서 학습한 지식을 다른 작업에 적용하는 것을 목적으로 하며, 이 과정을 통해 새로운 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있게 한다. 전통적인 기계학습 방식에서는 각각의 문제마다 새로운 모델을 학습해야 했고, 이를 위해 충분한 데이터를 확보하는 것이 큰 도전 과제였다. 그러나 전이학습을 통해 기존에 학습한 모델의 가중치나 특성을 재사용함으로써, 새로운 작업에서 요구되는 데이터를 줄이거나 학습 시간을 크게 단축할 수 있게 되었다.

전이학습은 특히 데이터가 적은 상황에서 큰 효과를 발휘한다. 예를 들어, 대규모 데이터셋을 통해 학습된 이미지 인식 모델을 소규모 데이터만 가지고 있는 특정 응용 분야의 이미지 분류 작업에 적용할 수 있다. 이때, 모델은 이전 작업에서 학습한 엣지, 모양 등의 일반적인 특성을 새로운 데이터셋에서도 유효하게 사용할 수 있다. 이를 통해 전이학습은 새로운 작업에서의 성능을 빠르게 향상시킬 수 있으며, 처음부터 학습하는 것보다 더 적은 자원으로 성과를 낼 수 있다. 또한 전이학습은 다양한 문제를 해결하는 동안 얻은 지식을 저장하고, 그것을 다르지만 관련된 문제에 적용하는 과정에 중점을 둔다. 예를 들어, 자동차를 인식하는 동안 학습된 지식은 트럭을 인식하는 데에도 적용될 수 있다. 이처럼 한 번 학습한 지식을 재사용할 수 있기 때문에 새로운 문제를 더욱 빠르게 해결할 수 있으며, 기존 학습에서 얻은 특성이 목표 작업에서도 효과적으로 활용될 수 있다. 이는 학습 전이(Transfer of Learning)라는 심리학적 개념과 일정 부분 관련이 있지만, 두 분야는 실질적으로 연관성이 크게 다르다. 기계학습에서의 전이학습은 강화 학습에서도 중요한 역할을 하며, 이를 통해 강화 학습 에이전트의 샘플 효율성을 상당히 개선할 수 있다.

전이학습의 전제는 사전에 학습된 모델의 기능이 새로운 문제에서도 효과적으로 활용될 수 있어야 한다는 것이다. 데이터의 관점에서 보면, 두 문제에서 사용하는 데이터가 동일하거나 어느 정도 유사한 분포나 특징을 가진 경우 전이학습이 더욱 효과적으로 작동한다. 예를 들어, 고양이와 개를 구분하는 문제에서 학습된 모델을 호랑이와 개를 구분하는 문제에 적용하는 것처럼, 데이터의 특성이 유사할수록 성능이 잘 전이된다. 반면, 모델의 관점에서는 해당 모델이 학습한 데이터의 특징을 잘 추출하고, 그 특성이 새로운 문제에서도 유지되어야 전이학습이 성공할 수 있다. 결론적으로, 전이학습은 기존의 기계학습 모델이 한 번 학습한 지식을 여러 작업에 활용할 수 있도록 하여, 데이터가 적은 상황이나 자원이 제한된 경우에도 높은 성능을 유지하게 하는 중요한 방법론이다. 이를 통해 전이학습은 인공지능 모델의 학습 효율성을 크게 높이고, 다양한 응용 분야에서 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 한다.

주요 구성 요소

전이학습에는 몇 가지 중요한 구성 요소가 있다. 이 구성 요소들은 전이학습이 효과적으로 이루어지기 위해 반드시 고려되어야 하는 요소들로, 출발 도메인(Source Domain), 목표 도메인(Target Domain), 출발 작업(Source Task), 목표 작업(Target Task), 그리고 학습된 지식(Transferred Knowledge)으로 나눌 수 있다.

출발 도메인

출발 도메인(Source Domain)은 모델이 처음 학습된 데이터와 환경을 의미한다. 여기서 학습되는 데이터의 분포와 특성이 출발 도메인의 핵심이다. 출발 도메인은 모델이 학습할 문제(출발 작업)과 관련된 데이터를 포함하며, 모델은 이 데이터를 기반으로 지식을 학습하게 된다. 예를 들어, ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터셋은 컴퓨터 비전 분야에서 출발 도메인으로 자주 사용된다. 이 데이터셋에서 학습된 모델은 수백만 개의 다양한 이미지를 통해 일반적인 이미지 특징을 학습할 수 있다. 이 지식을 다른 컴퓨터 비전 작업으로 전이시킬 수 있다.

목표 도메인

목표 도메인(Target Domain)은 전이학습이 적용될 새로운 문제의 데이터와 환경을 의미한다. 이 도메인의 데이터는 출발 도메인과 다를 수 있지만, 전이학습을 통해 출발 도메인에서 학습한 지식을 기반으로 성능을 향상시킬 수 있다. 목표 도메인의 데이터 분포가 출발 도메인과 유사할수록, 전이학습의 성능이 더 높아질 가능성이 크다. 예를 들어, 출발 도메인이 다양한 동물 이미지를 포함한 데이터셋이라면, 목표 도메인은 특정 동물(예: 고양이, 개)에 집중된 이미지 데이터셋이 될 수 있다. 모델은 출발 도메인에서 학습한 일반적인 이미지 특징(엣지, 모양 등)을 활용하여 목표 도메인에서 더 구체적인 분류 작업을 수행할 수 있다.

학습된 지식

전이학습의 핵심은 출발 도메인에서 학습한 지식을 목표 도메인으로 어떻게 전이시킬 것인가에 있다. 이 지식은 모델이 학습한 특성(Features), 가중치(Weights), 또는 구조적인 패턴일 수 있다. 전이되는 지식이 유효하게 적용될 수 있다면, 목표 도메인에서 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있다. 학습된 지식(Transferred Knowledge)은 전이학습의 성공 여부를 결정하는 중요한 요소다. 출발 도메인과 목표 도메인 간에 공유할 수 있는 유사성이 많을수록 전이되는 지식이 더 효과적으로 작용할 가능성이 크다.

유형

전이학습은 적용되는 방식과 상황에 따라 여러 가지 유형으로 나눌 수 있다. 크게 유사작업 전이학습(Inductive Transfer Learning), 다른작업 전이학습(Transductive Transfer Learning), 비지도 전이학습(Unsupervised Transfer Learning)으로 구분할 수 있다.

유사작업 전이학습

유사작업 전이학습(Inductive Transfer Learning)은 출발 작업과 목표 작업이 서로 밀접하게 관련되어 있을 때 사용된다. 출발 작업에서 학습된 모델이 목표 작업에서 사용될 때, 두 작업이 유사한 특성을 공유하는 경우가 많다. 예를 들어, 출발 작업이 고양이와 개를 구분하는 이미지 분류라면, 목표 작업은 호랑이와 개를 구분하는 것일 수 있다. 이 경우, 모델이 이미 학습한 고양이와 개의 특징이 목표 작업에서 매우 유사하게 적용될 수 있다. 이 방식은 주로 컴퓨터 비전이나 자연어 처리 분야에서 자주 사용되며, 출발 도메인과 목표 도메인의 데이터 분포가 유사할 때 특히 효과적이다.

다른작업 전이학습

다른작업 전이학습(Transductive Transfer Learning)은 출발 작업과 목표 작업이 서로 다르지만, 출발 도메인과 목표 도메인의 데이터 분포가 유사할 때 적용된다. 이 경우, 출발 도메인에서 학습된 모델은 목표 도메인의 레이블이 없는 데이터를 다루는 데 유용하다. 목표 도메인의 레이블이 없거나 매우 적을 때, 다른작업 전이학습을 통해 출발 도메인의 지식을 적용하여 예측을 할 수 있다. 예를 들어, 이미지 분류 문제에서 사전 학습된 모델을 사용하여 의료 영상 분석과 같은 새로운 작업에 적용할 수 있다. 이때 출발 도메인과 목표 도메인의 데이터 분포는 다를 수 있지만, 일반적인 이미지 분석 기법은 전이될 수 있다.

비지도 전이학습

비지도 전이학습(Unsupervised Transfer Learning)은 출발 도메인에서 학습한 지식을 목표 도메인의 레이블이 없는 데이터에 적용하는 방식이다. 이는 목표 도메인에 대한 레이블 정보를 전혀 알 수 없거나, 레이블이 극도로 제한된 상황에서 유용하다. 비지도 학습이 목표 도메인의 패턴을 발견하고 출발 도메인에서 학습한 지식을 활용하여 데이터를 분류하거나 클러스터링하는 데 사용할 수 있다.

전이학습의 방법론

전이학습을 구현하는 방법에는 여러 가지가 있다. 일반적으로 미세조정(Fine-tuning)과 고정 특성 추출(Feature Extraction)으로 크게 나눌 수 있으며, 일부 경우에는 다중 작업 학습(Multi-task Learning)이 사용된다. 각각의 방법은 문제의 특성과 출발 도메인(Source Domain)과 목표 도메인(Target Domain) 간의 차이에 따라 적용 방식이 달라진다.

미세조정

미세조정(Fine-tuning)은 전이학습에서 가장 널리 사용되는 방법으로, 출발 도메인에서 학습된 모델의 가중치와 구조를 기반으로, 목표 도메인에 맞게 일부 가중치를 조정하는 방식을 의미한다. 즉, 사전에 학습된 모델의 구조와 가중치를 가져온 뒤, 새로운 문제에 맞춰 추가적인 학습을 진행하는 것이다. 예를 들어, 개와 고양이를 구분하는 분류기의 가중치를 활용하여 자동차와 비행기를 구분하는 문제에 적용할 수 있다. 또한, 영화 리뷰를 분류하도록 학습된 모델을 미세 조정하여 전자제품 리뷰를 분류하는 문제에 사용할 수도 있다. 이를 통해 출발 도메인에서 학습된 공통적인 특성을 새로운 문제에 적용하고, 추가 학습을 통해 성능을 높일 수 있다. 미세 조정의 또 다른 예로는 자연어 처리 분야에서 자주 활용되는 언어 모델을 들 수 있다. 버트(BERT)와 같은 사전 학습된 모델을 다양한 언어 처리 작업(예: 감정 분석, 문서 분류 등)에 맞게 미세 조정함으로써, 새로운 작업에서 적은 데이터로도 높은 성능을 낼 수 있다. 이 방식은 출발 도메인과 목표 도메인 간의 차이가 클 때 특히 효과적이며, 모델의 가중치를 약간씩 조정함으로써 새로운 데이터에 맞춰 성능을 최적화할 수 있다. 이때, 데이터가 많지 않아도 효율적으로 고성능을 얻을 수 있다는 것이 큰 장점이다.

고정 특성 추출

고정 특성 추출(Feature Extraction)은 출발 도메인에서 이미 학습된 모델의 중간 층을 고정하고, 그 위에 새로운 최종 층을 추가하여 목표 도메인에 맞게 학습하는 방식이다. 즉, 사전 학습된 모델에서 주요 가중치를 고정(Freeze)한 상태에서, 새로운 문제를 해결하기 위한 계층을 추가로 학습시킨다. 이 방법은 주로 출발 도메인과 목표 도메인 간의 데이터 특성이 매우 유사한 경우에 효과적이다. 예를 들어, 사전학습된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델의 하위 층을 고정하고, 마지막 분류 층만 학습시키는 방식으로 새로운 데이터셋에 적용할 수 있다. 모델이 출발 도메인에서 이미 학습한 특성(엣지, 패턴 등)을 그대로 재사용하면서, 새로운 문제를 해결할 수 있기 때문에 목표 도메인에서 학습해야 할 데이터의 양을 크게 줄일 수 있다. 특징 추출 방식은 종종 자연어 처리에서도 활용된다. 예를 들어, 문장을 입력으로 받는 언어 모델의 구조 뒷부분에 분류 작업을 수행하는 계층을 추가하여, 감정 분석과 같은 새로운 작업을 수행할 수 있다. 이때, 새로운 계층의 가중치만 학습하고, 기존의 언어 모델 가중치는 고정할 수 있다. 이는 사전 학습된 모델이 이미 충분히 잘 학습된 경우 유용하며, 목표 도메인의 데이터가 적을 때 효과적으로 사용할 수 있는 방법이다.

다중 작업 학습

다중 작업 학습(Multi-task Learning)은 여러 작업을 동시에 학습하는 방식으로, 전이학습과 밀접하게 관련된 방법이다. 여러 작업 간에 공통된 정보를 공유함으로써 각 작업의 성능을 향상시킬 수 있다. 특히, 출발 작업과 목표 작업 간에 구조적 유사성이 있는 경우에 유용하다. 예를 들어, 얼굴 인식과 표정 분석이라는 두 가지 작업을 동시에 학습할 수 있다. 이 두 작업은 서로 다른 목표를 가지고 있지만, 얼굴 이미지라는 공통된 데이터를 사용한다. 다중 작업 학습을 통해 두 작업에서 얻은 공통된 정보를 공유함으로써, 더 높은 성능을 낼 수 있으며, 각 작업을 따로 학습하는 것보다 더 적은 데이터와 시간으로 학습이 가능하다.

비교

미세 조정과 고정 특성 추출은 전이학습의 두 가지 대표적인 방법으로, 둘의 차이점은 모델의 가중치를 얼마나 수정하는가에 있다. 미세 조정은 사전 학습된 모델의 모든 가중치를 조정할 수 있지만, 고정 특성 추출은 사전 학습된 모델의 일부 층의 가중치를 고정한 상태에서 학습한다. 미세 조정은 출발 도메인과 목표 도메인 간의 차이가 클 때, 고정 특성 추출은 두 도메인 간의 데이터 특성이 유사할 때 주로 사용된다. 이와 같은 다양한 전이학습 방법을 통해, 출발 도메인에서 학습된 모델의 가중치나 특성을 목표 도메인에 효과적으로 전이함으로써, 적은 데이터와 시간으로도 높은 성능을 낼 수 있다. 전이학습의 모든 방법론은 사전 학습된 모델의 특성이나 목표 작업의 특성에 따라 선택될 수 있으며, 이 과정에서 미세 조정과 고정 특성 추출을 적절히 조합하거나, 다중 작업 학습을 통해 성능을 극대화할 수 있다.

한계와 문제점

전이학습은 강력한 도구지만, 몇 가지 한계와 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점들은 전이학습의 성공 여부에 중요한 영향을 미칠 수 있으며, 해결되지 않으면 성능 저하나 모델의 실패를 초래할 수 있다.

• 부정 전이(Negative Transfer) : 출발 도메인에서 학습한 지식이 목표 도메인에서 성능 저하를 일으킬 때 발생하는 문제다. 출발 도메인과 목표 도메인 간의 데이터 분포나 문제 특성이 크게 다를 경우, 전이된 지식이 오히려 잘못된 방향으로 작용할 수 있다. 이는 전이학습의 가장 큰 위험 요소 중 하나로, 부정 전이를 방지하기 위한 적절한 사전 분석과 전략이 필요하다.
• 데이터 불균형과 잡음 : 출발 도메인과 목표 도메인의 데이터 불균형이 심할 경우, 전이학습의 성능은 크게 저하될 수 있다. 출발 도메인에서 학습한 지식이 목표 도메인에서 의미 있게 작동하려면, 두 도메인의 데이터 분포가 어느 정도 유사해야 한다. 또한, 데이터에 잡음(noise)이 포함된 경우, 잘못된 특성이 학습되어 부정 전이를 일으킬 수 있다.
• 계산 비용과 자원 소모 : 전이학습이 기존 모델을 재사용함으로써 새로운 모델을 처음부터 학습하는 것보다는 자원을 절약할 수 있지만, 여전히 상당한 계산 비용이 소모될 수 있다. 특히 대규모 사전 학습된 모델을 목표 도메인에 맞게 미세 조정하거나 학습시키는 과정에서는 높은 연산 비용과 시간이 필요하다.

실질적 응용

전이학습은 이미 여러 산업 및 연구 분야에서 큰 성공을 거두고 있으며, 그 중 몇 가지 대표적인 응용 분야는 다음과 같다.

• 컴퓨터 비전 : 전이학습은 널리 사용되고 있으며, 특히 이미지 분류 작업에서 큰 성과를 거두고 있다. ImageNet과 같은 대규모 데이터셋에서 학습된 CNN 모델은 다양한 이미지 분류 문제에 전이되어 매우 높은 성능을 낸다. 출발 도메인에서 학습된 모델을 활용하여 새로운 이미지 분류 작업을 더 빠르게 해결할 수 있다.
• 자연어 처리(NLP) : 전이학습은 최근 몇 년간 특히 자연어 처리 분야에서 눈부신 성과를 거두었다. 버트(BERT), GPT와 같은 대규모 언어 모델들은 방대한 양의 텍스트에서 사전 학습된 후, 질문 응답, 번역, 텍스트 요약, 감정 분석 등 여러 작업에 맞게 미세 조정되어 성능을 크게 향상시켰다. 자연어 처리 분야는 전이학습이 가장 효과적으로 사용되는 분야 중 하나다. 대규모 말뭉치(Corpus)를 통해 학습된 언어 모델은 단어와 문장에 대한 깊은 이해를 수행하고, 이를 벡터 형태로 표현한다. 이러한 모델들은 문맥을 고려한 이해를 바탕으로, 특정 도메인의 데이터에서도 뛰어난 성능을 낼 수 있다.
• 의료 영상 분석 : 의료 영상 데이터는 일반적으로 확보하기 어려우며, 레이블링 작업이 복잡하고 시간이 많이 소요된다. 이에 따라, 대규모 이미지 데이터에서 학습된 모델을 의료 영상 분석에 적용하여 질병 진단, 치료 계획 수립 등의 작업을 효율적으로 수행할 수 있다.

참고자료

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• 〈전이학습〉, 《위키백과》
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• SKJun, 〈(딥러닝) 전이학습(Transfer Learning) 원리, 응용, 예시 + 왜 해야할까?〉, 《티스토리》, 2024-02-14
• 이게될까, 〈자연어 처리 모델 학습 - 전이 학습(Transfer Learning)이란〉, 《티스토리》, 2024-03-29

같이 보기

• 인공지능
• 미세조정
• 자연어 처리
• 컴퓨터 비전

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