Keras는 딥러닝 모델을 구축하고 학습할 수 있는 간편하고 유연한 Python 라이브러리입니다. Keras는 다양한 플랫폼에서 사용될 수 있으며, 이는 모델을 다른 환경과 도메인으로 적응시킬 수 있다는 것을 의미합니다. 이번 블로그 포스트에서는 Keras를 사용하여 변환 학습(Transfer Learning)과 도메인 적응(Domain Adaptation)을 어떻게 수행할 수 있는지 알아보겠습니다.
1. 변환 학습 (Transfer Learning)
변환 학습은 미리 학습된 모델을 사용하여 새로운 문제에 대해 학습을 진행하는 기술입니다. 이를 통해 작은 데이터셋으로도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. Keras에서는 VGG, ResNet, Inception 등과 같은 사전 학습된 모델을 제공하고 있습니다. 이러한 모델들은 대규모 이미지 데이터셋에서 미리 학습된 가중치를 가지고 있어 다양한 이미지 분류 문제에 적용할 수 있습니다. 아래는 Keras를 사용하여 변환 학습을 수행하는 예시 코드입니다.
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 사전 학습된 VGG16 모델 가져오기
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
# 새로운 fully connected layer 추가하기
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
# 전체 모델 구성하기
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
# 사전 학습된 모델의 가중치 동결하기
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
# 데이터 augmentation 및 학습 설정
datagen = ImageDataGenerator(...)
train_generator = datagen.flow_from_directory(...)
validation_generator = datagen.flow_from_directory(...)
model.compile(...)
model.fit(...)
위 코드에서는 VGG16 모델을 가져와 새로운 fully connected layer를 추가하고, 이미지 분류를 위한 전체 모델을 구성합니다. 또한, 사전 학습된 모델의 가중치를 동결하여 새로운 데이터셋에 대한 학습을 진행합니다.
2. 도메인 적응 (Domain Adaptation)
도메인 적응은 학습된 모델을 다른 도메인으로 적용하는 기술입니다. 예를 들어, 학습된 모델이 자연 장면의 이미지로 학습되었지만, 도시의 이미지로 테스트를 진행하고 싶은 경우 도메인 적응을 사용할 수 있습니다. Keras에서는 대표적인 도메인 적응 알고리즘인 “Domain Adversarial Neural Network (DANN)”을 구현한 패키지인 “Domain Adaptation Keras (DAK)”를 제공합니다. 아래는 Keras와 DAK를 사용하여 도메인 적응을 수행하는 예시 코드입니다.
from domain_adaptation_keras.datasets import load_office31
from domain_adaptation_keras.models import DANN
from domain_adaptation_keras.utils import apply_da_metric_callback
# 데이터 로드하기
source_data, target_data = load_office31()
# DANN 모델 생성하기
model = DANN()
# 도메인 적응 학습 수행
history = model.fit(source_data, target_data)
# 도메인 적응 평가 수행
accuracy = model.evaluate(target_data)
# 도메인 적응 모델 저장하기
model.save('adapted_model.h5')
위 코드에서는 DAK 패키지를 사용하여 Office31 데이터셋에서 도메인 적응을 수행합니다. 주어진 source_data와 target_data에 대해 DANN 모델을 생성하고, 학습 및 평가를 수행한 후 도메인 적응 모델을 저장합니다.
Keras를 사용하여 변환 학습과 도메인 적응을 수행하는 방법을 살펴보았습니다. 이러한 기술을 사용하여 미리 학습된 모델을 다양한 도메인과 환경으로 적용할 수 있습니다. Keras의 간편한 인터페이스와 다양한 모델 구조를 활용해서 더 나은 딥러닝 모델을 구축해보세요!