ㅁ 첨단 방법

ㅇ 정의:
모델의 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터를 탐색하는 최신 기법들을 의미하며, NAS(Neural Architecture Search) 변형 기법들이 대표적이다.

ㅇ 특징:
– 기존의 수작업이나 랜덤 탐색 방식보다 높은 효율성과 정확성을 제공.
– 대규모 데이터셋과 복잡한 모델 구조에서도 적용 가능.
– 탐색 과정에서 연산 자원이 많이 소모될 수 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 모델 성능이 중요한 애플리케이션(예: 이미지 분류, 자연어 처리 등)에 사용.
– 기존 방법론으로는 최적화가 어려운 복잡한 문제에 적합.

ㅇ 시험 함정:
– NAS의 기본 개념과 변형 기법 간 차이를 혼동할 가능성.
– 연산 자원 소모 문제를 간과하거나 과소평가할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. NAS는 수작업 방식보다 효율적이다. (O)
2. NAS는 항상 연산 자원이 적게 소모된다. (X)

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1. NAS Variants

ㅇ 정의:
NAS의 변형 기법으로, 다양한 최적화 기술이나 검색 공간을 활용하여 효율성과 성능을 개선한 방법론.

ㅇ 특징:
– 강화학습, 진화 알고리즘, 차별화 가능한 아키텍처 탐색 등 다양한 접근 방식 존재.
– 각 기법들은 특정 유형의 문제나 데이터셋에 특화될 수 있음.
– 기존 NAS보다 탐색 속도와 자원 효율성이 향상된 경우가 많음.

ㅇ 적합한 경우:
– 제한된 자원 내에서 최적의 모델 구조를 찾아야 할 때.
– 특정 도메인에 맞는 맞춤형 모델 탐색이 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– NAS Variants의 세부 기법 간 차이를 명확히 이해하지 못할 수 있음.
– 각 기법의 장단점과 적용 사례를 혼동할 가능성.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 강화학습 기반 NAS는 탐색 효율성을 높인다. (O)
2. 모든 NAS Variants는 동일한 성능을 제공한다. (X)

ㅁ 추가 학습 내용

1. NAS Variants의 대표적인 기법
– 강화학습 기반 NAS: 강화학습 알고리즘을 사용하여 신경망 구조를 탐색하는 방법입니다. 에이전트가 보상을 통해 최적의 신경망 구조를 점진적으로 학습합니다. 장점으로는 높은 성능의 모델을 발견할 가능성이 크다는 점이 있지만, 단점으로는 탐색 과정에서 많은 자원이 소모된다는 점이 있습니다.
– 진화 알고리즘 기반 NAS: 진화 알고리즘을 활용하여 탐색 공간 내에서 신경망 구조를 진화시키는 방법입니다. 유전 알고리즘과 같은 기법을 사용하여 구조를 반복적으로 개선합니다. 장점은 탐색 과정이 병렬화되기 쉽다는 점이며, 단점은 탐색 속도가 느릴 수 있다는 점입니다.
– 차별화 가능한 NAS: 탐색 공간을 연속적으로 정의하여 그래디언트 기반 최적화를 통해 효율적으로 탐색하는 방법입니다. 장점으로는 탐색 속도가 빠르다는 점이 있으며, 단점으로는 탐색 공간의 설계가 제한적일 수 있다는 점이 있습니다.

2. 검색 공간(Search Space)의 정의와 중요성
– 검색 공간은 NAS에서 탐색 가능한 모든 신경망 구조를 정의하는 영역입니다. 이는 네트워크의 레이어 수, 연결 방식, 활성화 함수 등 다양한 요소를 포함합니다.
– 검색 공간의 중요성은 탐색 효율성과 성능에 직접적인 영향을 미친다는 데 있습니다. 너무 넓은 검색 공간은 탐색 시간이 증가하고, 너무 좁은 검색 공간은 최적의 구조를 놓칠 가능성이 있습니다. 따라서 적절한 검색 공간을 설계하는 것이 핵심입니다.

3. 실제 사례 학습
– 구글의 AutoML: AutoML은 NAS를 활용하여 사용자가 직접 모델을 설계하지 않고도 최적의 신경망 구조를 자동으로 탐색할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 이를 통해 이미지 분류, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 높은 성능의 모델을 구현할 수 있었습니다.
– EfficientNet: EfficientNet은 NAS를 통해 설계된 모델로, 모델 크기(깊이, 너비, 해상도)를 균형 있게 조정하여 높은 효율성을 달성한 사례입니다. 이는 NAS 기법이 실제로 실무에서 어떻게 활용될 수 있는지를 잘 보여줍니다.