ㅁ NAS 메타러닝 주요 기법

ㅇ 정의:
NAS(Net Architecture Search) 메타러닝 주요 기법 중 하나로, 신경망 구조를 탐색하기 위한 공간 또는 범위를 정의하는 개념.

ㅇ 특징:
– 탐색 공간의 범위는 네트워크의 성능과 효율성에 직접적인 영향을 미침.
– 일반적으로 레이어의 종류, 연결 방식, 하이퍼파라미터 등이 포함됨.
– 효율적인 탐색을 위해 적절한 공간 크기와 구조가 중요함.

ㅇ 적합한 경우:
– 신경망 구조를 자동으로 설계하려는 경우.
– 기존 설계된 네트워크 성능을 개선하고자 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 탐색 공간의 크기와 복잡도를 혼동하여 잘못된 답을 선택할 가능성.
– 탐색 공간이 클수록 항상 좋은 결과를 낸다고 오해할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 탐색 공간은 NAS에서 신경망 구조 설계의 범위를 정의한다.
– X: 탐색 공간은 항상 작을수록 신경망의 성능이 높아진다.

ㅁ 추가 학습 내용

탐색 공간 관련 추가 학습 내용은 다음과 같이 정리할 수 있습니다:

1. 탐색 공간 축소 기법:
– Pruning: 탐색 공간에서 불필요하거나 가능성이 낮은 경로를 제거하여 계산 효율성을 높이는 방법입니다. 이 기법은 특정 기준을 설정하여 탐색 범위를 줄이는 데 사용됩니다.
– Progressive Search: 초기에는 간단한 탐색을 통해 큰 틀을 잡고, 점진적으로 탐색 공간을 세분화하여 세부적인 최적화를 진행하는 방법입니다. 이를 통해 탐색 과정에서 발생하는 계산 비용을 단계적으로 관리할 수 있습니다.

2. 탐색 공간의 설계 원칙:
– 모듈화된 설계: 탐색 공간을 독립적인 모듈로 나누어 관리함으로써 복잡성을 줄이고, 각 모듈을 개별적으로 최적화할 수 있도록 설계하는 원칙입니다.
– 제약 조건 기반 설계: 탐색 공간을 정의할 때, 문제의 제약 조건을 명확히 설정하여 불필요한 탐색을 방지하고 효율성을 극대화하는 설계 방식입니다.

3. 탐색 공간의 크기와 계산 비용 간의 상관관계:
– 탐색 공간이 클수록 가능한 경로가 많아지기 때문에 계산 비용이 증가합니다. 따라서 탐색 공간 축소 기법을 활용하여 크기를 줄이는 것이 중요합니다.
– 탐색 공간의 크기를 줄이는 것이 계산 비용을 줄이는 데 효과적이지만, 지나치게 축소하면 최적 해를 놓칠 가능성이 있으므로 적절한 균형을 유지해야 합니다.
– 계산 비용을 분석하고 탐색 공간을 설계할 때, 문제의 복잡성과 가용 자원(시간, 메모리 등)을 고려하여 최적화 전략을 수립하는 것이 필요합니다.