[python] 변이형 오토인코더 모델 설계와 훈련 방법

12 Dec 2023

python

본 포스트에서는 Python을 사용하여 변이형 오토인코더(Variational Autoencoder, 이하 VAE) 모델을 설계하고 훈련하는 방법을 다룹니다. VAE는 생성 모델 중 하나로, 데이터의 특징을 학습하여 새로운 데이터를 생성하거나 데이터의 특징을 추출하는 데 사용됩니다.

VAE 모델 설계

VAE 모델은 일반적인 오토인코더와 유사하게 encoder와 decoder로 구성됩니다. 다만, VAE는 데이터의 잠재 변수(latent variable)를 확률 분포에 매핑하는 것이 특징입니다.

아래는 keras를 사용하여 VAE 모델을 설계하는 예시입니다.

from keras.layers import Input, Dense, Lambda
from keras.models import Model
from keras import backend as K
import numpy as np

# 입력 차원
input_dim = 784
# 잠재 변수 차원
latent_dim = 2
# 은닉층 크기
intermediate_dim = 256

# 인코더 정의
inputs = Input(shape=(input_dim,))
h = Dense(intermediate_dim, activation='relu')(inputs)
z_mean = Dense(latent_dim)(h)
z_log_var = Dense(latent_dim)(h)

# 잠재 변수 샘플링 함수 정의
def sampling(args):
    z_mean, z_log_var = args
    epsilon = K.random_normal(shape=(K.shape(z_mean)[0], latent_dim), mean=0., stddev=1.0)
    return z_mean + K.exp(z_log_var / 2) * epsilon

# 잠재 변수 샘플링 레이어
z = Lambda(sampling, output_shape=(latent_dim,))([z_mean, z_log_var])

# 디코더 정의
decoder_h = Dense(intermediate_dim, activation='relu')
decoder_mean = Dense(input_dim, activation='sigmoid')
h_decoded = decoder_h(z)
x_decoded_mean = decoder_mean(h_decoded)

# VAE 모델 정의
vae = Model(inputs, x_decoded_mean)

# 손실 함수 정의
xent_loss = input_dim * K.binary_crossentropy(inputs, x_decoded_mean)
kl_loss = - 0.5 * K.sum(1 + z_log_var - K.square(z_mean) - K.exp(z_log_var), axis=-1)
vae_loss = K.mean(xent_loss + kl_loss)

# 컴파일 및 훈련
vae.add_loss(vae_loss)
vae.compile(optimizer='rmsprop')

위 코드에서는 keras를 사용하여 VAE 모델을 설계하고 있습니다. Encoder와 Decoder를 각각 정의하고, 잠재 변수의 확률 분포를 정의하는 함수를 구현하였습니다.

VAE 모델 훈련

VAE 모델 훈련은 일반적인 오토인코더와 유사합니다. keras documentation에는 VAE 모델의 훈련 예시가 상세히 나와 있으니, 이를 참고하여 모델을 훈련할 수 있습니다.

본 포스트에서는 Python과 keras를 사용하여 VAE 모델을 설계하고, 훈련하는 방법을 알아보았습니다. VAE는 데이터의 특징을 추출하는 용도로 많이 사용되며, 케라스 등의 딥 러닝 프레임워크를 사용하여 쉽게 구현할 수 있습니다.

참고 자료

keras documentation on VAE: keras 공식 문서의 VAE 모델 훈련에 대한 예시를 포함한 페이지입니다. 해당 자료를 참고하면 VAE 모델을 훈련하는 방법에 대해 더 자세히 이해할 수 있습니다.

목차

VAE 모델 설계

VAE 모델 훈련

참고 자료