ㅁ 데이터 타입 및 변환

ㅇ 정의: 데이터 타입 및 변환은 데이터를 분석 및 학습에 적합한 형태로 변환하는 과정을 의미하며, 데이터의 일관성과 정확성을 보장하기 위해 수행된다.

ㅇ 특징: 데이터의 형식 변환, 스케일링, 표준화, 정규화 등의 작업이 포함되며, 머신러닝 및 딥러닝 모델의 성능에 직접적인 영향을 미친다.

ㅇ 적합한 경우: 다양한 데이터 소스에서 수집된 데이터의 형식이 상이하거나, 모델 학습 시 입력 데이터의 스케일링과 정규화가 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정: 데이터 변환 과정에서 원본 데이터의 의미를 왜곡하거나 정보 손실이 발생할 수 있다는 점을 간과할 수 있다.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 데이터 타입 변환은 데이터의 스케일링 및 정규화를 포함한다.
– X: 데이터 타입 변환은 데이터의 시각화 과정이다.

================================

1. projection head

ㅇ 정의: projection head는 딥러닝 모델에서 임베딩 벡터를 특정 목적에 맞게 변환하거나, 학습 목표에 적합한 표현으로 매핑하기 위한 추가적인 신경망 구조이다.

ㅇ 특징: 보통 Fully Connected Layer로 구성되며, 학습 과정에서 특징 추출 및 표현 학습을 보조한다. 특히, 대규모 자가 지도 학습에서 활용된다.

ㅇ 적합한 경우: 자가 지도 학습에서 임베딩 벡터의 품질을 높이거나, 특정 태스크에 적합한 표현을 생성하고자 할 때.

ㅇ 시험 함정: projection head를 모델의 최종 출력 계층으로 오해하거나, 단순히 데이터 전처리 과정으로 간주할 수 있다.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: projection head는 임베딩 벡터를 변환하기 위한 추가 계층이다.
– X: projection head는 데이터 정규화를 수행하는 모듈이다.

ㅁ 추가 학습 내용

1. **Projection Head의 역할**: Projection head는 자가 지도 학습(SSL)에서 주로 사용되는 신경망 구조로, 임베딩 공간에서 데이터의 표현을 더욱 구체화하고, 학습 목표에 맞게 변환하는 역할을 한다. 이는 데이터의 유사성을 극대화하거나, 특정 학습 목표를 달성하기 위해 사용된다.

2. **SimCLR에서 Projection Head**: SimCLR 알고리즘에서는 projection head가 임베딩 벡터를 고차원 공간으로 변환하여 대조 학습(contrastive learning)을 수행한다. 이 과정에서 데이터의 augmentation된 쌍이 서로 가까워지도록 학습하고, 서로 다른 데이터는 멀어지도록 학습한다. 이로 인해 모델은 데이터의 의미 있는 표현을 학습할 수 있다.

3. **BYOL에서 Projection Head**: BYOL에서는 projection head가 target 네트워크와 online 네트워크에서 사용된다. 두 네트워크 간의 유사성을 극대화하기 위해 projection head는 데이터를 변환하여 학습 목표를 달성한다. BYOL은 대조 학습을 사용하지 않고도 효과적인 임베딩을 학습할 수 있는 특징을 가진다.

4. **Projection Head의 역할 차이**:
– SimCLR: 대조 학습을 위해 임베딩 벡터를 변환하여 데이터 간의 유사성을 극대화.
– BYOL: 대조 학습 없이 두 네트워크 간의 유사성을 학습하며, projection head는 이 변환 과정에서 중요한 역할을 수행.

5. **시험 대비를 위한 학습 방법**:
– 각 알고리즘의 구조와 projection head의 역할을 명확히 비교하여 이해한다.
– SimCLR과 BYOL의 작동 원리를 코드 예제를 통해 학습한다. 예를 들어, TensorFlow 또는 PyTorch를 사용하여 각 알고리즘을 구현하고, projection head가 어떻게 임베딩 벡터를 변환하는지 확인한다.
– 데이터의 augmentation과 projection head의 상호작용을 분석하여 학습 목표를 달성하는 과정에 대한 통찰을 얻는다.