이미지 분류는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업입니다. 이를 위해 CNN(Convolutional Neural Network)은 가장 효과적인 기법 중 하나입니다. 하지만 CNN을 학습하는데에는 큰 데이터셋과 상당한 컴퓨터 자원이 필요합니다.

이 문제를 해결하기 위해 전이 학습(transfer learning)이라는 개념이 등장했습니다. 전이 학습은 이미 학습된 모델의 일부 또는 전체를 사용하여 새로운 작업에 적용하는 기술입니다.

전이 학습의 원리

전이 학습은 대규모 데이터셋에서 미리 학습된 CNN 모델의 특징 추출기 부분을 재사용하는 방법입니다. 미리 학습된 모델은 일반적으로 대규모 이미지 데이터셋(예: ImageNet)에서 학습된 모델이며, 이미지의 일반적인 특징을 학습했습니다.

전이 학습을 사용하면 작은 데이터셋에서도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. 이는 미리 학습된 모델이 이미지의 일반적인 특징을 잘 인식하고 있기 때문입니다.

Python에서 전이 학습 구현하기

Python에서는 다양한 딥러닝 프레임워크를 사용하여 전이 학습을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, Keras와 TensorFlow를 사용하여 간단한 전이 학습 모델을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다.

먼저, 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

다음으로, 미리 학습된 모델을 불러옵니다. Keras는 다양한 미리 학습된 모델을 제공하므로 원하는 모델을 선택할 수 있습니다.

base_model = keras.applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

이 예시에서는 VGG16 모델을 사용하겠습니다. weights='imagenet'은 ImageNet 데이터셋에서 학습된 가중치를 사용하겠다는 의미입니다. include_top=False는 모델의 fully connected 레이어를 제외하고 로딩하겠다는 의미입니다. input_shape=(224, 224, 3)은 입력 이미지의 크기를 지정하는 것입니다.

이제, 모델의 특징 추출기 부분을 고정하고 훈련할 층을 지정합니다.

for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

비록 기존 모델의 가중치는 고정되어 있지만, 훈련할 층을 지정할 수 있습니다. 이 예시에서는 모든 층을 훈련하지 않고 특징 추출기 부분만 사용하도록 설정합니다.

마지막으로, 새로운 fully connected 레이어와 출력 레이어를 추가하여 모델을 완성합니다.

model = keras.Sequential([
    base_model,
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])

Sequential 모델은 여러 층을 순서대로 쌓을 수 있는 모델입니다. Flatten()은 2차원 이미지를 1차원으로 평탄화하는 층이며, Dense 층은 fully connected 레이어입니다.

새로운 모델을 훈련하기 전에 데이터를 불러와 전처리해야 합니다. 이후, 모델을 컴파일하고 훈련할 수 있습니다.

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(val_images, val_labels))

전이 학습을 사용하면 소량의 데이터셋으로도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. 이는 미리 학습된 모델이 이미지의 일반적인 특징을 잘 인식하고 있기 때문입니다.

마무리

이미지 분류를 위한 CNN 전이 학습은 작은 데이터셋에서도 좋은 성능을 얻을 수 있는 강력한 방법입니다. Python을 사용하여 Keras와 TensorFlow를 통해 전이 학습을 구현하는 방법을 알아보았습니다. 전이 학습은 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되며, 다른 분야에서도 유용하게 적용될 수 있습니다.