ㅁ DNN 및 최신 모델

ㅇ 정의:
– DNN(Deep Neural Network)은 다층의 신경망 구조를 가진 모델로, 비선형 데이터의 복잡한 패턴을 학습할 수 있음.
– 최신 모델은 DNN의 한계를 극복하거나 특정 문제를 해결하기 위해 개발된 모델들로, Vision Transformer(ViT) 등이 포함됨.

ㅇ 특징:
– 높은 계산 비용과 대규모 데이터가 필요함.
– 다양한 데이터 유형(텍스트, 이미지, 음성 등)에 적용 가능함.

ㅇ 적합한 경우:
– 복잡한 데이터 패턴을 학습해야 하는 경우.
– 대규모 데이터셋을 활용할 수 있는 환경.

ㅇ 시험 함정:
– DNN과 최신 모델의 차이를 명확히 이해하지 못할 경우 혼동 가능.
– 모델의 특징과 적합한 경우를 혼동하여 문제를 풀 가능성 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “DNN은 다층 구조를 통해 비선형 데이터 패턴을 학습할 수 있다.”
– X: “DNN은 선형 데이터만 학습할 수 있다.”

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1. Vision Transformer

ㅇ 정의:
– Vision Transformer(ViT)는 Transformer 아키텍처를 기반으로 이미지를 처리하는 모델로, CNN 없이도 이미지 분류가 가능함.

ㅇ 특징:
– 이미지를 패치(patch) 단위로 나누어 처리.
– 대규모 데이터셋에서 뛰어난 성능을 발휘.
– 사전 학습(Pretraining)이 중요하며, 데이터 효율성이 낮을 수 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 이미지 데이터셋이 있는 경우.
– 전통적인 CNN의 한계를 극복하고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– Vision Transformer가 CNN을 완전히 대체한다고 오해할 가능성.
– 패치 단위의 처리 방식과 전통적인 CNN의 필터 방식의 차이를 혼동할 가능성.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “Vision Transformer는 이미지를 패치 단위로 처리하여 Transformer 구조를 활용한다.”
– X: “Vision Transformer는 CNN의 필터를 기반으로 이미지를 처리한다.”

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ㅁ 추가 학습 내용

Vision Transformer의 주요 한계점으로는 데이터 효율성이 낮다는 점과 소규모 데이터셋에서 성능이 저하될 수 있다는 점이 있습니다. 이는 Vision Transformer가 이미지의 세부적인 공간 정보를 효율적으로 학습하기 위해 대량의 데이터가 필요하기 때문입니다. 충분한 데이터가 없는 경우, 모델의 일반화 성능이 떨어질 수 있습니다.

Vision Transformer와 CNN 기반 모델 간의 성능 비교를 통해 두 모델의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. CNN은 이미지의 지역적 패턴을 학습하는 데 강점이 있으며, 소규모 데이터셋에서도 비교적 높은 성능을 보이는 경향이 있습니다. 반면, Vision Transformer는 전체 이미지를 전역적으로 처리하며, 데이터가 많을 경우 더욱 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다. 장점으로는 Transformer의 유연성과 확장성, 단점으로는 데이터 효율성이 낮고 계산 비용이 높다는 점이 있습니다.

하이브리드 모델은 CNN과 Transformer를 결합하여 두 모델의 장점을 활용하는 접근 방식입니다. 하이브리드 모델은 CNN을 사용해 이미지의 지역적 패턴을 효과적으로 학습하고, Transformer를 통해 전역적인 관계를 학습하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 모델은 데이터 효율성을 개선하고, 소규모 데이터셋에서도 안정적인 성능을 제공할 가능성이 있습니다.

따라서 학습 내용은 Vision Transformer의 데이터 효율성 문제와 소규모 데이터셋에서의 성능 저하, CNN과 Vision Transformer의 성능 비교 및 장단점, 그리고 하이브리드 모델의 개념과 활용 사례를 포함하는 방향으로 구성되어야 합니다.