Fine-tuning

Fine-tuning은 기계 학습 모델을 특정 작업에 맞게 조정하거나 최적화하는 과정을 가리킵니다. 주로 사전 훈련된 모델을 가져와서 해당 작업에 맞게 파라미터를 조정하는 것으로, 이는 새로운 데이터셋이나 새로운 작업에 대해 모델을 효율적으로 사용하기 위한 방법입니다. Fine-tuning은 전이 학습(transfer learning)의 한 형태로, 사전 훈련된 모델의 일반적인 지식을 가져와서 새로운 작업에 적용하는 것입니다. 이를 통해 데이터 양이 적거나 특정 작업에 적합하지 않은 경우에도 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.

 

Fine-tuning의 주요 단계 및 과정은 다음과 같습니다:

1. 사전 훈련된 모델 선택: 먼저 특정 작업에 맞는 사전 훈련된 모델을 선택합니다. 이 모델은 일반적으로 대규모 데이터셋(예: ImageNet 데이터셋에서 사전 훈련된 컨벌루션 신경망)에서 사전 훈련되었습니다.
2. 새로운 데이터셋 수집 또는 생성: Fine-tuning을 위해 새로운 데이터셋을 수집하거나 생성합니다. 이 데이터셋은 선택한 작업과 관련된 것이어야 합니다. 예를 들어, 특정 이미지 분류 작업을 위해 이미지 데이터셋을 수집할 수 있습니다.
3. 데이터 전처리: 새로운 데이터셋을 모델에 입력으로 사용하기 전에 전처리 과정이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 데이터를 정규화하거나 크기를 조정하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
4. 모델 아키텍처 수정: 선택한 사전 훈련된 모델을 새로운 작업에 맞게 수정할 수 있습니다. 이는 보통 출력 레이어의 개수나 유형을 변경하는 것으로 이루어집니다. 예를 들어, 이미지 분류 작업을 수행하는 경우, 출력 레이어의 노드 수를 분류할 클래스 수에 맞게 조정합니다.
5. Fine-tuning 수행: 수정된 모델을 선택한 데이터셋에 대해 학습시킵니다. 일반적으로 사전 훈련된 모델의 가중치를 동결하고, 새로 추가된 레이어의 가중치만 업데이트합니다. 이는 새로운 데이터셋에 대한 특성을 더 잘 학습할 수 있도록 돕습니다.
6. 성능 평가: Fine-tuning된 모델의 성능을 평가합니다. 이는 보통 검증 데이터셋을 사용하여 수행됩니다. 성능이 충분하다고 판단되면 모델을 배포하거나 더 많은 데이터로 더 Fine-tuning을 수행할 수 있습니다.

Fine-tuning은 다양한 분야에서 사용됩니다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 작업에 적용될 수 있으며, 보편적인 모델 아키텍처인 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), Transformer 등에 모두 적용될 수 있습니다. Fine-tuning은 이러한 모델들이 다양한 작업에 재사용되고 새로운 데이터셋에 대해 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 도와줍니다.