딥러닝 파이토치 강좌, 미세 조정 기법

딥러닝의 세부 영역 중 하나인 미세 조정(Fine-tuning)은 사전 훈련된 모델을 특정 작업에 맞게 조정하여 성능을 향상시키는 기법입니다. 일반적으로 이 기법은 데이터 수집 및 훈련에 드는 시간과 자원을 절약할 수 있는 효율적인 방법으로, 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

1. 미세 조정 기법의 개요

미세 조정 기법은 사전 훈련된 모델의 가중치를 이식하여 새로운 데이터셋에 대한 예측 성능을 개선하기 위해 사용됩니다. 이 방법은 다음과 같은 단계로 진행됩니다:

  • 사전 훈련된 모델 선택
  • 기타 벤치마크 작업에서 모델을 미세 조정
  • 새로운 데이터셋에 대해 모델을 재훈련
  • 모델 평가 및 최적화

2. 파이토치(PyTorch)에서의 미세 조정

파이토치는 미세 조정 기능을 쉽게 구현할 수 있는 다양한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 주요 단계는 다음과 같습니다:

  • 사전 훈련된 모델 로드
  • 모델의 일부 레이어를 고정 또는 수정
  • 새로운 데이터셋을 사용하여 모델 훈련
  • 모델 저장 및 평가

2.1 사전 훈련된 모델 로드

PyTorch에서는 torchvision 라이브러리를 사용하여 쉽게 사전 훈련된 모델을 로드할 수 있습니다. 여기에서는 ResNet18 모델을 예로 설명하겠습니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

# ResNet18 모델 로드
model = models.resnet18(pretrained=True)

2.2 모델의 일부 레이어를 고정 또는 수정

일반적으로 미세 조정에서는 모델의 마지막 레이어를 수정하여 새로운 클래스수에 맞게 변경합니다. 예를 들어, 이미지 분류에서 클래수가 1000개에서 10개로 변경되는 경우 마지막 레이어를 교체해야 합니다.

# 기존의 마지막 레이어를 새로운 레이어로 교체
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)  # 10으로 새롭게 설정

2.3 새로운 데이터셋을 사용하여 모델 훈련

새로운 데이터셋에 대해 모델을 훈련하기 위해 데이터 로더를 설정합니다.

from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 데이터 변환 설정
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
])

# 데이터셋 로드
train_dataset = datasets.FakeData(transform=transform)  # 샘플 데이터 사용
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

2.4 훈련 루프 작성

학습 과정을 정의하는 훈련 루프를 작성합니다.

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 훈련 루프
for epoch in range(10):  # 에폭 수 변경 가능
    model.train()
    running_loss = 0.0
    for inputs, labels in train_loader:
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()

    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}')

3. 미세 조정 결과 평가

훈련이 완료되면 모델을 평가할 수 있습니다. 일반적으로 검증 데이터셋을 활용하여 모델의 성능을 확인합니다.

# 검증 데이터셋 로드 및 평가
val_dataset = datasets.FakeData(transform=transform)  # 샘플 데이터 사용
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in val_loader:
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print(f'Accuracy of the model: {100 * correct / total}%')

4. 결론

딥러닝에서 미세 조정은 데이터를 효율적으로 사용하고 성능을 극대화할 수 있는 매우 중요한 기법입니다. 파이토치에서는 사전 훈련된 모델을 활용하여 손쉽게 미세 조정 작업을 수행할 수 있는 다양한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 이 과정을 이해하고 적용하는 것은 딥러닝 기술을 실용적으로 사용하기 위한 중요한 단계입니다.

이 강좌가 도움이 되었길 바랍니다. 감사합니다!