[파이썬] PyTorch 피드백 루프 및 액티브 학습

07 Sep 2023

PyTorch

PyTorch는 딥러닝 모델을 구축하고 학습하는 데 활용되는 강력한 프레임워크입니다. 이번 블로그 포스트에서는 PyTorch의 피드백 루프와 액티브 학습에 대해 알아보겠습니다. 피드백 루프는 모델의 성능을 개선하기 위해 반복적인 실험과 조정을 하는 과정을 말하며, 액티브 학습은 모델이 스스로 학습 데이터를 선택하고 성능을 향상시키는 방법입니다.

피드백 루프

피드백 루프는 모델의 성능을 향상시키기 위해 필수적인 단계입니다. 이 단계에서는 다음과 같은 과정을 반복합니다:

데이터 수집: 모델을 학습시키기 위해 데이터를 수집합니다. 이는 훈련 데이터와 검증 데이터를 구분하여 수행합니다.
모델 학습: 수집한 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. PyTorch의 강력한 학습 알고리즘을 활용할 수 있습니다.
모델 평가: 학습된 모델을 검증 데이터셋으로 평가합니다. 성능 지표를 계산하여 모델의 품질을 평가합니다.
조정 및 반복: 모델의 성능이 원하는 수준이 될 때까지 모델을 변경하고 조정합니다. 이때 모델 구조 변경, 하이퍼파라미터 튜닝 등을 수행할 수 있습니다.

이러한 과정을 반복하는 것으로 피드백 루프를 완성합니다. 이를 통해 모델은 점차적으로 성능을 개선할 수 있습니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 데이터 수집
train_data = ...
validation_data = ...

# 모델 생성
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(20, 2),
    nn.Softmax(dim=1)
)

# 손실 함수와 옵티마이저 정의
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 피드백 루프
for epoch in range(100):
    # 모델 학습
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(train_data)
    loss = loss_fn(outputs, train_labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 모델 평가
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        validation_outputs = model(validation_data)
        validation_loss = loss_fn(validation_outputs, validation_labels)
        accuracy = (validation_outputs.argmax(dim=1) == validation_labels).float().mean()

    # 조정 및 반복
    if accuracy > 0.95:
        break
    else:
        # 모델 조정
        ...

위의 예제에서는 간단한 신경망 모델을 생성하고, 훈련 데이터와 검증 데이터를 사용하여 피드백 루프를 수행합니다. 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고, 검증 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 정확도가 원하는 수준(이 경우 0.95)이 되는 경우, 피드백 루프를 종료합니다. 그렇지 않은 경우 모델을 조정하고 반복합니다.

액티브 학습

액티브 학습은 모델이 스스로 학습 데이터를 선택하고 성능을 향상시키는 방법입니다. 액티브 학습의 핵심 아이디어는 학습 데이터 중에서 모델에게 가장 유용한 데이터를 선택하여 이를 추가적으로 학습시키는 것입니다.

액티브 학습의 한 가지 방법은 불확실성 샘플링입니다. 이 방법은 모델이 학습 데이터 중 어느 부분에 불확실성이 더 큰지를 확인하고, 해당 부분에 집중하여 데이터를 선택합니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 데이터 수집
train_data = ...
validation_data = ...

# 모델 생성
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(20, 2),
    nn.Softmax(dim=1)
)

# 손실 함수와 옵티마이저 정의
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 액티브 학습
for epoch in range(100):
    # 모델 학습
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(train_data)
    loss = loss_fn(outputs, train_labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 불확실성 샘플링
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        confidence = torch.max(outputs, dim=1)[0]
        uncertainty_scores = 1 - confidence
        data_indices = uncertainty_scores.argsort()[:10]  # 가장 불확실성이 큰 샘플 10개 선택

    # 선택된 데이터로 모델 추가 학습
    additional_data = train_data[data_indices]
    additional_labels = train_labels[data_indices]

    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(additional_data)
    loss = loss_fn(outputs, additional_labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

위의 예제에서는 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고, 모델의 출력을 통해 불확실성을 계산합니다. 계산된 불확실성을 기준으로 가장 불확실성이 큰 샘플을 선택하고, 이를 추가적으로 학습시킵니다. 이러한 과정을 반복함으로써 모델은 스스로 학습 데이터를 선택하며 성능을 향상시킬 수 있습니다.

PyTorch를 사용하여 피드백 루프와 액티브 학습을 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 피드백 루프를 통해 모델을 반복적으로 개선하고, 액티브 학습을 통해 모델이 스스로 학습 데이터를 선택하도록 할 수 있습니다. 이러한 기법들은 딥러닝 모델의 성능 향상에 큰 도움이 될 수 있습니다.