이번에는 신경망 아키텍처 검색(Neural Architecture Search, NAS)의 개념과 작동 원리를 설명하며 NAS에 대한 이해할 수 있도록 간단하게 정리하려 합니다.
신경망 아키텍처 검색(NAS)에 대한 이해
NAS는 신경망 모델의 아키텍처(구조)를 자동으로 설계하는 과정입니다. 전통적으로는 사람이 직접 신경망의 층 수, 각 층의 노드 수, 활성화 함수 등의 구성을 결정했습니다. 그러나 NAS는 이러한 과정을 자동화하여 최적의 모델을 찾아줍니다.
신경망 아키텍처 검색(Neural Architecture Search, NAS)
신경망 아키텍처 검색(NAS)이 왜 중요한지에 대해 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 설명해 보겠습니다. NAS는 AI와 딥러닝 분야에서 다음과 같은 이유로 매우 중요한 기술입니다.
효율성
NAS는 신경망 모델을 설계하는 데 필요한 시간을 크게 줄여줍니다. 전통적으로 딥러닝 모델을 설계하려면 많은 시간과 노력이 필요했습니다. 수많은 실험과 조정을 거쳐야 최적의 모델을 찾을 수 있었기 때문입니다. 하지만 NAS는 이 과정을 자동화하여 효율적으로 처리해 줍니다. 예를 들어, 사람 대신 컴퓨터가 최적의 신경망 구조를 찾기 위해 여러 가지 조합을 시도하고 평가합니다. 이렇게 하면 연구자나 개발자는 더 중요한 문제에 집중할 수 있게 됩니다.
성능 향상
NAS는 사람보다 더 나은 성능을 가진 모델을 찾을 수 있습니다. 사람은 경험과 직관에 의존하여 모델을 설계하지만, NAS는 방대한 탐색 공간에서 다양한 구조를 평가하여 최적의 아키텍처를 찾습니다. 이를 통해 인간이 놓칠 수 있는 최적의 설계를 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 구글의 NASNet은 NAS를 통해 발견된 모델로, 이미지 분류 성능에서 당시 최고 기록을 세웠습니다.
전문 지식 불필요
딥러닝 모델을 설계하는 데는 많은 전문 지식이 필요합니다. 어떤 층을 사용해야 하는지, 각 층의 매개변수는 어떻게 설정해야 하는지 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. 하지만 NAS는 이러한 전문 지식이 없어도 높은 성능의 모델을 설계할 수 있게 도와줍니다. 초보자나 비전문가도 NAS를 활용하면 복잡한 딥러닝 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. 이는 AI 기술의 보급과 확산에 큰 기여를 할 수 있습니다.
자동화와 스케일링
NAS는 단순히 모델 설계의 자동화뿐만 아니라, 이를 대규모로 적용할 수 있게 합니다. 기업에서는 많은 데이터와 다양한 문제를 해결하기 위해 여러 가지 딥러닝 모델이 필요합니다. NAS를 사용하면 이러한 모델을 자동으로 설계하고, 새로운 문제에 빠르게 대응할 수 있습니다. 이는 비즈니스의 민첩성과 경쟁력을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.
NAS의 작동 원리
신경망 아키텍처 검색(NAS)은 딥러닝 모델의 구조를 자동으로 찾아내는 과정으로, 이 과정은 크게 세 가지 주요 단계로 나뉩니다. 여기서 각 단계를 이해하기 쉽게 설명하겠습니다.
- 탐색 공간 정의 (Search Space Definition)
- 탐색 공간은 NAS가 검색할 수 있는 모든 가능한 신경망 아키텍처의 집합입니다. 쉽게 말해, 신경망을 구성하는 여러 조각들이 어떻게 조합될 수 있는지를 정의하는 것입니다. 이 조각들은 각 층의 유형(예: 컨볼루션 층, 풀링 층, 완전 연결 층), 각 층의 크기(예: 노드 수, 필터 수), 그리고 이 층들이 서로 어떻게 연결되는지를 포함합니다.
- 예를 들어, 우리가 집을 짓는다고 가정해 봅시다. 탐색 공간은 집을 짓기 위해 사용할 수 있는 모든 재료들(벽돌, 나무, 유리 등)과 이 재료들을 어떻게 배치할 수 있는지(벽의 위치, 창문의 크기와 위치 등)를 의미합니다. NAS는 이 모든 가능성을 고려해 가장 적합한 집의 설계를 찾아내는 과정과 비슷합니다.
- 탐색 방법 (Search Strategy)
- 탐색 방법은 이 거대한 탐색 공간에서 최적의 아키텍처를 찾기 위한 전략입니다. 여러 가지 방법이 있지만, 주로 사용되는 세 가지 방법은 진화 알고리즘, 강화 학습, 랜덤 검색입니다.
- 진화 알고리즘: 이는 자연선택과 유사하게 작동합니다. 여러 가지 아키텍처를 생성하고 평가한 후, 성능이 좋은 아키텍처를 선택하고 이들을 변형시켜 새로운 아키텍처를 만듭니다. 이 과정을 반복하며 점점 더 나은 아키텍처를 찾아냅니다.
- 강화 학습: 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. NAS에서는 에이전트가 다양한 아키텍처를 시도하고, 그 성능에 따라 보상을 받습니다. 에이전트는 보상을 최대화하기 위해 점점 더 나은 아키텍처를 선택하게 됩니다.
- 랜덤 검색: 말 그대로 탐색 공간에서 무작위로 아키텍처를 선택하고 평가합니다. 이는 가장 간단한 방법이지만, 때로는 예기치 않게 좋은 아키텍처를 발견할 수도 있습니다.
- 탐색 방법은 이 거대한 탐색 공간에서 최적의 아키텍처를 찾기 위한 전략입니다. 여러 가지 방법이 있지만, 주로 사용되는 세 가지 방법은 진화 알고리즘, 강화 학습, 랜덤 검색입니다.
- 평가 방법 (Evaluation Strategy)
- 최적의 아키텍처를 찾기 위해서는 각 아키텍처의 성능을 평가해야 합니다. 이 단계는 가장 중요한 부분 중 하나입니다. 평가 방법은 탐색된 아키텍처를 실제 데이터셋에 적용해 성능을 측정하는 과정입니다.
- 모델 학습: 탐색된 아키텍처를 사용해 모델을 학습시킵니다. 이 과정에서 데이터셋을 사용해 모델이 얼마나 정확하게 예측하는지를 평가합니다.
- 검증: 학습된 모델을 별도의 검증 데이터셋에 적용해 성능을 확인합니다. 이를 통해 모델이 실제 환경에서도 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.
- 최적의 아키텍처를 찾기 위해서는 각 아키텍처의 성능을 평가해야 합니다. 이 단계는 가장 중요한 부분 중 하나입니다. 평가 방법은 탐색된 아키텍처를 실제 데이터셋에 적용해 성능을 측정하는 과정입니다.
이 과정은 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 그래서 최근에는 대리 모델(surrogate model)을 사용해 평가 시간을 줄이는 연구가 진행되고 있습니다. 대리 모델은 실제 모델 대신 간단한 모델을 사용해 성능을 예측하는 방법으로, 전체 과정의 효율성을 높입니다.