전이학습 (Transfer learning) 이란? 전이학습 쉬운 설명

1. 전이학습(Transfer learning)이란?

전이학습은 딥러닝에서 대량의 데이터로 이미 학습된 모델의 일부 또는 전체 파라미터(인공뉴런)를 가져와 새로운 모델 학습에 적용하는 기술입니다. 이미 학습된 모델에서 추출한 특징(feature)을 새로운 모델의 입력으로 사용하여 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있습니다.

 

예를 들어, 고양이 사진 분류 모델을 학습한 후, 이 모델의 일부 레이어를 새로운 분야에서 학습할 때 초기 가중치로 사용하면, 성능을 빠르게 개선할 수 있습니다. 이렇게 전이학습을 이용하면 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있으며, 모델 학습 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

 

 

2. 전이학습의 유래 및 역사

전이학습의 유래 및 역사는 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 대회와 Convolutional Neural Network (CNN) 모델의 발전과 밀접하게 연관되어 있습니다.

 

ILSVRC 대회는 2010년부터 시작되었으며, 매년 대규모의 이미지 데이터셋인 ImageNet에서 대규모 객체 인식 대회가 개최되었습니다. 이 대회에서는 수천 개의 카테고리로 나누어진 이미지 데이터셋에서 가장 높은 인식률을 가진 모델이 우승합니다.

 

2012년 ILSVRC 대회에서는 AlexNet이라는 CNN 모델이 처음으로 우승하였습니다. 이후 VGG, GoogLeNet, ResNet 등의 CNN모델이 탄생하였고, 이러한 모델을 대규모 이미지넷 데이터셋으로 학습하여 다른 문제에 활용하는 전이학습이 대중적으로 사용되게 됩니다.

 

이미지넷 데이터셋에서 학습된 CNN 모델은 일반적인 이미지 분류 문제에서 효과적인 전이학습을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지넷 데이터셋에서 학습된 CNN 모델을 이용하여 의료 영상 분류에 전이학습을 수행할 수 있습니다.

 

 

 

3. 전이학습의 장단점

장점으로는, 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있다는 것입니다. 또한, 학습 시간이 매우 줄어들기 때문에 모델 개발 시간이 단축됩니다. 단점으로는, 전이학습에 사용되는 데이터가 학습 데이터와 유사해야 좋은 성능을 얻을 수 있다는 점입니다. 또한, 전이학습에 사용할 새로운 데이터의 수가 적거나 모델이 너무 클경우 과적합(overfitting)이 쉽게 일어날 수 있습니다.

 

 

4. 전이학습의 활용분야

전이학습은 이미지 분류, 객체 검출, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 딥러닝응용 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, 자연어 처리에서는 BERT, GPT 등의 전이학습 모델이 대중화되어 있습니다.

 

 

5. 전이학습의 의의

전이학습은 인공지능의 발전과 AGI(인공 일반지능) 구현에 중요한 역할을 합니다. 인간은 새로운 문제를 해결할 때 이전에 학습한 지식을 활용하며 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 보이는데, 이러한 인간의 학습 방식을 모델에 적용하는 것이 전이학습입니다. 따라서 전이학습은 인공 일반지능 구현에 있어 중요한 역할을 합니다.