[파이썬] 딥러닝 모델의 전이 학습

01 Sep 2023

python

딥러닝 모델의 전이 학습(transfer learning)은 이미 학습된 모델의 일부 또는 전체를 새로운 문제에 적용하는 기술입니다. 전이 학습은 많은 데이터와 시간이 필요한 딥러닝 알고리즘의 학습을 효율적으로 진행할 수 있게 도와줍니다. 이는 이미지 인식, 객체 탐지, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

전이 학습은 기존에 학습된 모델의 일부 또는 전체를 가져와서 추가적인 학습을 진행하는 것입니다. 이를 통해 훈련 데이터의 부족한 상황에서도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. 전이 학습은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

기존에 학습된 모델 가져오기: 사전에 학습된 모델을 가져오는 과정입니다. 대표적으로는 VGG, ResNet, Inception 등이 있습니다.

import torch
import torchvision.models as models
   
# VGG 모델 가져오기
vgg = models.vgg16(pretrained=True)
   
# ResNet 모델 가져오기
resnet = models.resnet50(pretrained=True)

미세 조정(Fine-tuning): 가져온 모델의 가중치를 고정하고, 새로운 데이터셋에 대해 추가로 학습을 진행합니다. 이를 통해 모델은 새로운 문제에 맞게 세부적인 특징을 학습할 수 있습니다. 일반적으로 모델의 최상위 레이어를 재구성하여 새로운 분류 레이어를 추가하고, 이를 학습합니다.
```
# VGG 모델의 최상위 레이어 변경하기
num_classes = 10
vgg.classifier[6] = torch.nn.Linear(vgg.classifier[6].in_features, num_classes)
   
# ResNet 모델의 최상위 레이어 변경하기
resnet.fc = torch.nn.Linear(resnet.fc.in_features, num_classes)
```

학습 및 평가: 새로운 데이터셋을 사용하여 모델을 학습하고 평가합니다. 일반적으로 SGD(Stochastic Gradient Descent) 등의 최적화 알고리즘과 Cross Entropy Loss를 사용합니다.

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(resnet.parameters(), lr=0.001)
   
# 모델 학습 및 평가
for epoch in range(num_epochs):
    # 학습 과정
    ...
       
    # 평가 과정
    ...

전이 학습은 많은 데이터와 시간이 필요한 딥러닝 모델의 훈련을 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 이미 학습된 모델을 사용하므로 적은 양의 데이터로도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. 딥러닝 모델의 전이 학습은 다양한 분야에서 활용되며, Python에서 구현하기도 매우 쉽습니다.