작은 데이터 세트를 사용하여 딥 러닝 모델을 개선하는 방법은 무엇입니까?

번역가 | Bugatti

리뷰어 | Sun Shujuan

우리 모두 알고 있듯이 딥 러닝 모델에는 데이터 수요가 많습니다. 딥 러닝 모델에 더 많은 데이터를 제공할수록 성능이 향상됩니다. 불행하게도 대부분의 실제 상황에서는 이것이 불가능합니다. 데이터가 충분하지 않을 수도 있고, 데이터를 수집하기에는 비용이 너무 많이 들 수도 있습니다.

이 기사에서는 더 많은 데이터를 사용하지 않고 딥 러닝 모델을 개선하는 네 가지 방법을 논의합니다.

딥러닝에는 왜 그렇게 많은 데이터가 필요한가요?

딥 러닝 모델은 복잡한 관계를 이해하는 방법을 배울 수 있다는 점에서 매력적입니다. 딥 러닝 모델에는 여러 계층이 포함되어 있습니다. 각 계층은 점점 더 복잡해지는 데이터 표현을 이해하는 방법을 배웁니다. 첫 번째 레이어는 가장자리와 같은 간단한 패턴을 감지하는 방법을 학습할 수 있습니다. 두 번째 레이어는 모양과 같은 가장자리의 패턴을 보는 방법을 학습할 수 있습니다. 세 번째 레이어는 이러한 모양 등으로 구성된 개체를 인식하는 방법을 학습할 수 있습니다.

각 레이어는 일련의 뉴런으로 구성되며, 이는 차례로 이전 레이어의 각 뉴런에 연결됩니다. 이러한 모든 레이어와 뉴런은 최적화할 매개변수가 많다는 것을 의미합니다. 따라서 좋은 점은 딥 러닝 모델이 강력한 기능을 가지고 있다는 것입니다. 그러나 단점은 과적합이 발생하기 쉽다는 것을 의미합니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에서 너무 많은 간섭 신호를 포착하여 새 데이터에 적용할 수 없음을 의미합니다.

충분한 데이터가 있으면 딥 러닝 모델은 매우 복잡한 관계를 감지하는 방법을 학습할 수 있습니다. 그러나 데이터가 충분하지 않으면 딥 러닝 모델이 이러한 복잡한 관계를 이해할 수 없습니다. 딥러닝 모델이 학습할 수 있으려면 충분한 데이터가 있어야 합니다.

하지만 더 많은 데이터를 수집하는 것이 불가능하다면 이를 극복할 수 있는 몇 가지 기술이 있습니다.

1. 전이 학습은 소규모 데이터 세트로 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 도움이 됩니다.

전이 학습은 하나의 문제에 대해 훈련된 모델을 가져와 다양한 관련 문제를 해결하기 위한 출발점으로 사용할 수 있는 기계 학습 기술입니다.

예를 들어, 거대한 개 이미지 데이터 세트에 대해 훈련된 모델을 가져와 개 품종을 식별하는 모델을 훈련하기 위한 출발점으로 사용할 수 있습니다.

첫 번째 모델에서 학습한 기능을 재사용하여 시간과 리소스를 절약할 수 있기를 바랍니다. 두 응용 프로그램이 얼마나 다른지에 대한 경험 법칙은 없습니다. 그러나 원본 데이터 세트와 새 데이터 세트가 매우 다른 경우에도 전이 학습을 계속 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 고양이 이미지에 대해 훈련된 모델을 가져와 낙타 유형을 인식하는 모델 훈련의 출발점으로 사용할 수 있습니다. 첫 번째 모델에서 네 다리의 기능을 알아내는 것이 낙타를 식별하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

전이 학습에 대해 자세히 알아보려면 ​​"자연어 처리를 위한 전이 학습"​​​을 참조하세요. Python 프로그래머라면 ​​"Practical Transfer Learning with Python"​도 도움이 될 것입니다.

2. 데이터 증대를 시도해 보세요

데이터 증대는 기존 데이터를 가져와서 새로운 합성 데이터를 생성할 수 있는 기술입니다.

예를 들어 개 이미지 데이터세트가 있는 경우 데이터 증대를 사용하여 새로운 개 사진을 생성할 수 있습니다. 이미지를 무작위로 자르고, 수평으로 뒤집고, 노이즈를 추가하는 등 여러 가지 기술을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.

작은 데이터 세트가 있는 경우 데이터 확대가 큰 이점이 될 수 있습니다. 새로운 데이터를 생성하면 데이터 세트의 크기를 인위적으로 늘려 딥 러닝 모델에 더 많은 데이터를 사용할 수 있습니다.

딥 러닝에 관한 이​​유인물​​은 데이터 증강에 대해 더 깊이 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

3. 자동 인코더 사용

자동 인코더는 저차원 데이터 표현을 학습하는 데 사용되는 딥 러닝 모델입니다.

오토인코더는 데이터를 저차원 공간으로 압축하는 방법을 학습할 수 있으므로 작은 데이터 세트가 있을 때 유용합니다.

오토인코더에는 다양한 유형이 있습니다. VAE(변형 자동 인코더)는 널리 사용되는 자동 인코더 유형입니다. VAE는 생성 모델이므로 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. VAE를 사용하여 훈련 데이터와 유사한 새로운 데이터 포인트를 생성할 수 있기 때문에 이는 많은 도움이 됩니다. 이는 실제로 더 많은 데이터를 수집하지 않고도 데이터세트의 크기를 늘릴 수 있는 좋은 방법입니다.

원제: ​​소규모 데이터 세트로 딥 러닝 모델을 개선하는 방법​​

위 내용은 작은 데이터 세트를 사용하여 딥 러닝 모델을 개선하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!