[파이썬] 딥러닝을 활용한 특성 추출과 차원 축소

05 Sep 2023

python

딥러닝은 효과적인 특성 추출과 차원 축소를 위한 강력한 도구로 사용될 수 있습니다. 특성 추출은 고차원 데이터에서 핵심적인 정보를 추출하여 차원을 줄이는 작업입니다. 딥러닝은 이러한 작업을 자동으로 수행하며, 복잡한 데이터에서 중요한 속성을 학습하여 효과적인 특성을 추출할 수 있습니다.

특성 추출

딥러닝을 이용한 특성 추출에는 다양한 방법이 있습니다. 가장 일반적인 방법 중 하나는 사전 훈련된 신경망의 특정 층에서 특성을 추출하는 것입니다. 이러한 방법은 전이 학습(transfer learning)이라고도 불립니다.

예를 들어, 이미지 분류를 위해 훈련된 VGG16 신경망을 사용하여, 이미지의 특성을 추출할 수 있습니다. VGG16은 여러 층으로 구성되어 있으며, 마지막 완전 연결층 직전에 있는 층에서 추출된 특성은 이미지에 관한 중요한 정보를 담고 있습니다. 이러한 특성을 추출하여 새로운 분류기에 입력으로 사용할 수 있습니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG16

# VGG16 신경망 로드
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 특정 층에서 특성 추출
feature_extractor = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer('block4_pool').output)

# 이미지를 입력으로 받아서 특성 추출
image = tf.io.read_file('image.jpg')
image = tf.image.decode_image(image, channels=3)
image = tf.image.resize(image, (224, 224))
image = tf.expand_dims(image, axis=0)
image_features = feature_extractor.predict(image)

차원 축소

특성 추출 후에는 보다 작은 차원으로 데이터를 축소하는 것이 유용할 수 있습니다. 차원 축소는 데이터를 시각화, 저장, 전처리 등의 작업에 사용할 수 있으며, 불필요한 정보를 제거하여 더 간결하고 효율적인 데이터를 생성할 수 있습니다.

딥러닝을 활용한 차원 축소에는 주로 자동 인코더(Autoencoder)와 변이형 자동 인코더(Variational Autoencoder, VAE)가 사용됩니다. 이들은 신경망을 사용하여 데이터를 압축하고 재구성하는 방식으로 작동합니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.keras.models import Model

# 입력 데이터의 차원
input_dim = 100

# 인코더 정의
input_data = Input(shape=(input_dim,))
encoded = Dense(50, activation='relu')(input_data)
encoded = Dense(25, activation='relu')(encoded)
encoded_output = Dense(10, activation='relu')(encoded)

# 디코더 정의
decoded = Dense(25, activation='relu')(encoded_output)
decoded = Dense(50, activation='relu')(decoded)
decoded_output = Dense(input_dim, activation='sigmoid')(decoded)

# 오토인코더 모델 정의
autoencoder = Model(inputs=input_data, outputs=decoded_output)

# 오토인코더 모델 컴파일
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 오토인코더 모델 훈련
autoencoder.fit(input_data, input_data, epochs=10, batch_size=32)

딥러닝을 통해 특성 추출과 차원 축소를 수행하면, 더 간결하고 효율적인 데이터를 얻을 수 있으며, 이는 다양한 머신 러닝 작업에 유용하게 활용될 수 있습니다.