CNN 사전 학습모델(Pre-trained Models)

1. 사전 학습 모델

1.1. 사전학습 AI 모델이란

사전 학습된 AI 모델은 대규모 데이터셋을 사용해 특정 작업을 수행 하도록 미리 훈련된 신경망 알고리즘입니다. 이러한 모델은 초기 가중치와 바이어스를 제공하여, 특정 작업에 맞게 쉽게 미세 조정할 수 있습니다. AI 모델을 처음부터 구축하는 대신, 개발자는 사전 학습된 모델을 사용하여 요구사항에 맞게 조정할 수 있습니다.

 

1.2 일반 모델 vs 사전 학습 모델

 

※ 일반 모델

1. 데이터 준비
모델 학습에 사용할 데이터를 준비합니다. 이 과정에는 데이터 수집, 전처리, 분할(훈련/검증/테스트 데이터셋)이 포함됩니다.
2. 모델 초기화
모델의 구조를 정의하고 초기 가중치를 설정합니다. 초기 가중치는 일반적으로 무작위로 설정됩니다.
3. 모델 학습
데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 이 과정에서 모델은 입 력 데이터와 대응하는 출력 데이터를 통해 학습하며, 손실 함수를 최소화하기 위해 가중치를 조정합니다.
4. 가중치 업데이트
학습 과정에서 계산된 손실을 기반으로 가중치를 업데이트합니 다. 이는 일반적으로 경사 하강법과 같은 최적화 알고리즘을 통해 이루어집니다.
5. 모델 학습 반복
모델 학습과 가중치 업데이트 과정을 반복하여 최적의 가중치를 도출합니다. 이 반복 과정은 에폭(epoch)이라고 불리는 전체 데이터셋에 대한 여러 번의 학습 사이클을 포함할 수 있습니다. 

6. 최적의 가중치 도출
반복 학습을 통해 최적의 가중치를 찾고, 학습 과정을 종료합니다. 

7. 모델 예측
학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

 

※ 사전학습 모델

1. 데이터 준비
일반 모델과 동일하게 모델 학습에 사용할 데이터를 준비합니다.
2. 사전 학습된 모델 로드 (최적의 가중치)
대규모 데이터셋에서 미리 학습된 모델을 로드합니다. 이 모델은 초기 가중치로 이미 학습된 최적의 가중치를 가지고 있습니다.
3. 모델 미세 조정 (옵션)
사전학습된 모델을 특정 작업에 맞게 조정합니다. 추가 데이터로 모델을 미세 조정(fine-tuning)하여 특정 도메인에 맞는 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 단계는 선택적이며, 사전 학습된 모델이 충분히 좋은 성능을 발휘한다면 생략할 수 있습니다.
4. 모델 예측
미세 조정된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

※ 요약

일반 모델은 모든 학습 과정을 처음부터 시작하여 최적의 가중치를 찾기 위해 많은 데이터와 시간이 필요합니다.
사전 학습 모델은 이미 대규모 데이터셋에서 학습된 가중치를 사용 하여 시간을 절약하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 추가 데이터로 미세 조정할 수 있으며, 이는 모델의 적응력을 높여줍니다.

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2. 사전학습 Al 모델이 사용되는 이유

AI 애플리케이션을 구축하려면 자율 주행 차량의 장애물 감지나 의료 이미지를 통한 질병 진단 등 특정 작업을 수행할 수 있는 AI 모델이 필요합니다. 이를 위해서는 다양한 데이터셋을 통해 학습한 모델이 필요합니다. 이러한 학습 과정은 여러 층의 데이터를 통과하며 목표와 관련된 특성을 학습하는 것을 포함합니다.
예를 들어, 공룡을 인식하는 모델을 만들기 위해서는 다양한 공룡, 파충류, 조류 등의 이미지를 입력합니다. 모델은 입력 데이터의 간단한 특성(선, 색상)에서 복잡한 구조적 특성으로 발전해가며 학습 합니다. 이 과정에서 각 데이터의 특성은 가중치와 확률 값을 부여 받아 모델의 성능을 향상시킵니다.
이처럼 모델을 처음부터 만들려면 방대한 데이터셋이 필요합니다. 이는 시간과 비용이 많이 들며, 데이터가 부족할 경우 모델의 성능이 저하될 수 있습니다.

 

2.1. 사전학습 모델의 이점

사전 학습된 모델은 이미 많은 데이터를 사용해 학습되었기 때문에 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 이 모델은 정확한 가중치와 특성을 제공하므로, 이를 기반으로 추가 데이터를 통해 더 맞춤화하거나 미세 조정할 수 있습니다.
개발자는 사전 학습된 모델을 사용해 많은 데이터를 처리하거나 복잡한 확률 계산에 대한 걱정 없이 AI 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있습니다. 이는 처음부터 모든 것을 시작하는 것보다 이미 만들 어진 옷을 맞춤 재단하는 것에 비유할 수 있습니다.

2.2. 사전학습 모델의 발전

사전 학습 모델은 시간이 지남에 따라 성능이 크게 향상되었습니다.
아래의 이미지는 2011년부터 2016년까지 다양한 모델들의 ImageNet 분류 오류율(Top 5 오류율)이 어떻게 감소했는지를 보여줍니다.

 

위 그림을 통해 알 수 있듯이, 2011년 XRCE 모델의 오류율은 26.0%였으나, 2016년 GoogLeNet-v4 모델에서는 3.1%로 크게 줄어들었습니다. 이러한 성능 향상은 모델 아키텍처의 발전과 더 큰 데이터셋, 더 강력한 컴퓨팅 자원 덕분에 가능했습니다. 특히, ResNet(2015)은 잔차 연결(residual connections)을 도입하여 매우 깊은 네트워크에서도 효과적으로 학습할 수 있음을 보여주었습니다.
그래프에서 주목할 점은 인간(Human)의 오류율이 5.0% 라는 것입니다. 이는 인간이 이미지 분류 작업에서 평균적으로 5%의 오류를 발생시킨다는 것을 의미합니다. ResNet(2015)과 GoogLeNet- v4(2016)와 같은 최신 모델들은 인간의 성능을 초과하여 더 낮은 오류율을 달성했습니다. 이는 사전 학습 모델이 얼마나 강력하고 효과적인지, 그리고 인간의 인지 능력을 초월할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

 

위 그림을 통해, 파라미터 수가 증가함에 따라 모델의 정확도도 향 상되는 경향이 있음을 알 수 있습니다. EfficientNet 시리즈는 적은 파라미터로도 높은 정확도를 달성하여 효율성 측면에서 큰 장점을 보여줍니다. 이는 모델 선택 시 파라미터 수와 정확도 간의 균형을 고려해야 함을 시사합니다.
이처럼 사전 학습된 모델들은 점점 더 정확해지고 있으며, 다양한 AI 응용 분야에서 높은 성능을 발휘하고 있습니다.

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3. 사전 학습 모델의 활용 사례

사전학습된 AI 모델은 다양한 분야에서 전이 학습에 자주 사용됩니다. 이러한 모델은 자연어 처리, 음성 인식, 컴퓨터 비전, 헬스케어, 사이버 보안 등에서 활용됩니다.

 

1) 자연어 처리: 번역, 챗봇 및 기타 자연어 처리 애플리케이션에 사용됩니다. 대형 언어 모델은 종종 사전 학습된 모델을 기반으로 합니다. 언어 모델은 순환 신 경망(RNN) 또는 트랜스포머를 기초로 자주 사용되며, 연속적인 단어 시퀀스에서 다음 단어를 예측하도록 훈련됩니다. 음성 AI 콜 센터 자동화, AI 어시스턴트 및 음성 인식 기술에 사용됩니다.

2) 컴퓨터 비전 : 사전 학습된 모델은 AI가 생물, 객체, 장소 및 사람을 빠르게 인식할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 사전 학습된 모델은 스포츠, 스마트 시티 등에서 인간과 같은 비전 기능을 제공하여 컴퓨터 비전을 가속화합니다. 객체 인식 모델은 CNN 또는 영역 기반 합성곱 신경망(R-CNN)을 기초로 자주 사용되며, 사진이나 비디오에서 객체를 인식하고 분류하도록 훈련됩니다.

3) 헬스케어: 헬스케어 애플리케이션에서 사전 학습된 AI 모델은 화학의 언어를 이해하고 실제 분자의 원자 간 관계를 학습하여 빠른 신약 발견을 위한 강력한 도구를 제공합니다.

 

4) 사이버 보안: 사전 학습된 모델은 AI 기반 사이버 보안 솔루션을 구현하고 인간 보안 분석가의 능력을 확장하여 위협을 더 빠르게 감지할 수 있도록 도와줍니다. 예로는 사람과 기계의 디지털 지문 인식, 이상 감지, 민감 정보 및 피싱 탐지가 있습니다.

3.1. 사전 학습 AI 모델을 어디서 찾을 수 있는가

Google, Meta, Microsoft, NVIDIA와 같은 회사들은 최첨단 모델 아키텍처와 프레임워크를 발명하여 AI 모델을 구축하고 있습니다. 이들은 종종 모델 허브에 공개되거나 오픈 소스로 제공되어 개발자가 이를 활용할 수 있게 합니다.
NVIDIA NGC는 GPU 최적화 AI 소프트웨어, 모델 및 예제를 포함한 허브로, 사전 학습된 모델뿐만 아니라 AI 벤치마크 및 훈련 레시피도 제공합니다. GitHub, Hugging Face와 같은 플랫폼에서도 수천 개의 오픈 소스 모델을 찾을 수 있습니다.
사전 학습된 모델은 윤리적 데이터로 훈련되고, 투명하고 설명 가능하며, 프라이버시를 준수하는 것이 중요합니다. 이렇게 사전 학습된 AI 모델을 활용하면 AI 개발의 복잡성을 줄이고, 빠르고 효율적으로 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

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4.사전 학습된 모델의 주요 아키텍처

사전 학습 모델에는 다양한 종류가 있지만, 앞으로 학습할 모델들은 아래 9개입니다. 이 모델들은 각각 독특한 특징을 가지고 있으며, 다양한 딥러닝 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다.
전통적인 CNN 모델, 깊은 네트워크 모델, 효율성과 경량화를 강조한 모델, 트랜스포머 기반 모델이라는 4가지 범주로 나눌것 입니다.

4.1. 전통적인 CNN 모델

LeNet-5 (1998)
설명: Yann LeCun에 의해 제안된 초기의 합성곱 신경망(CNN) 모델로, 주로 손글씨 숫자 인식(MNIST 데이터셋)에 사용되었습니다. CNN의 기본 구조를 이해 하는데 유용합니다.
주요 특징: 간단한 구조, 빠른 연산 속도, 주로 소규모 이미지 데이터셋에 적합

AlexNet (2012)
설명: ImageNet 대회에서 우승하며 CNN의 가능성을 입증한 모델입니다. ReLU 활성화 함수와 Dropout 기법을 도입하여 성능을 크게 향상시켰습니다.
주요 특징: 대규모 이미지 데이터셋에서 높은 성능, ReLU와 Dropout 도입, GPU 활용을 통한 병렬 연산

 

4.2. 깊은 네트워크 모델 

VGGNet (2014)
설명: 매우 깊은 네트워크 구조를 가지며, 작은 3x3 필터를 사용하여 성능을 극대화한 모델입니다. VGG16과 VGG19가 대표적입니다.
주요 특징: 깊은 네트워크 구조, 작은 3x3 필터 사용, 다양한 이미지 분류 작업에 널리 사용

GoogLeNet (Inception V1) (2014)
설명: 다양한 크기의 필터를 병렬로 사용하는 Inception 모듈을 도입하여 계산 효율성을 높인 모델입니다.
주요 특징: 인셉션 모듈 사용, 병렬 처리로 계산 효율성 극대화, 실시간 이미지 인식에 적합

ResNet (2015)
설명: 잔차 연결(Residual connections)을 도입하여 매우 깊은 네트워크에서도 학습이 가능하도록 한 모델입니다.
주요 특징: 잔차 연결 도입, 깊은 네트워크에서도 효과적인 학습, 이미지넷 챌린지에서 우승

 

4.3. 효율성과 경량화를 강조한 모델

MobileNet (2017)
설명: Depthwise Separable Convolutions을 통해 효율성을 극대화하며, 모바일 및 임베디드 시스템을 위한 경량 모델로 설계되었습니다.
주요 특징: 경량화된 모델 구조, 모바일 및 임베디드 시스템에 적합, 높은 연산효율성

EfficientNet (2019)
설명: 모델의 크기, 깊이, 해상도를 균형 있게 조절하는 Compound Scaling을 도입하여 효율성을 높인 모델입니다.
주요 특징: Compound Scaling 도입, 높은 효율성과 성능, 다양한 크기의 모델 제공

 

4.4. 트랜스포머 기반 모델

Vision Transformers (ViT) (2020)
설명: 트랜스포머 아키텍처를 이미지 분류에 적용하여 CNN 없이도 높은 성능을 달성한 모델입니다.
주요 특징: 트랜스포머 아키텍처 사용, 높은 이미지 분류 성능, CNN 없이도 효과적인 학습

Swin Transformer (2021)
설명: 이동 윈도우 기반의 Self-attention을 도입하여 효율성을 높인 트랜스포머 모델입니다.
주요 특징: 이동 윈도우 기반 Self-attention, 높은 효율성과 성능, 다양한 이미지 작업에 적합