26. 지속 학습(Continual Learning)과 평생 학습(Lifelong Learning) 소개, Elastic Weight Consolidation(EWC) 등 주요 기

인공지능의 분야에서 ‘지속 학습(Continual Learning)’과 ‘평생 학습(Lifelong Learning)’은 매우 중요한 주제입니다. 두 개념 모두 모델이 시간에 따라 변화하는 데이터 또는 작업을 학습할 수 있도록 하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 전통적인 머신러닝 접근법에서는 모델이 특정 데이터셋에서 훈련된 후, 새로운 데이터를 추가로 학습시키면 기존의 학습 결과가 훼손될 수 있습니다. 이를 죽음의 Catastrophic Forgetting이라고 합니다.

지속 학습(Continual Learning)

지속 학습은 모델이 여러 작업을 순차적으로 수행하면서 이전에 학습한 내용을 보존하는 능력을 의미합니다. 이는 특히 자율주행차, 로봇, 가상 비서 등에서 필수적입니다. 지속 학습의 주요 목표는 모델이 새로운 정보를 효과적으로 학습하는 동시에 기존의 지식을 잃지 않도록 하는 것입니다.

지속 학습의 주요 도전 과제

Catastrophic Forgetting: 이전 작업에 대한 지식을 잃어버리는 문제.
데이터 불균형: 각 작업의 데이터 양이 상이할 수 있음.
모델 복잡성: 여러 작업을 처리할 수 있도록 모델을 설계해야 함.
효율성: 메모리 및 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용해야 함.

평생 학습(Lifelong Learning)

평생 학습은 학습이 일회성이 아닌 지속적인 과정을 의미하며, 다양한 작업과 환경에서 지식을 쌓아가는 것을 목표로 합니다. 평생 학습은 특정 작업에 국한되지 않으며, 시간이 지남에 따라 새로운 작업이나 도메인에서도 학습할 수 있는 능력을 포함합니다.

평생 학습에서의 접근법

평생 학습에는 몇 가지 주요 접근법이 있습니다.

모델 저장: 각 작업마다 별도의 모델을 생성하고 필요할 때마다 로드하는 방법.
공유 파라미터: 여러 모델 간에 파라미터를 공유하여 학습 성능을 향상시키는 방법.
계층적 접근: 다양한 과제를 위해 서로 다른 계층을 사용하는 방법.

Elastic Weight Consolidation (EWC)

Elastic Weight Consolidation (EWC)는 지속 학습의 한 기법으로, 과거에 학습한 작업의 중요성을 고려하여 새로운 작업을 학습할 때 기존의 파라미터의 변화를 최소화하는 방법입니다. EWC는 토마스 헨리의 “End-To-End Learning for Robotic Manipulation with EWC”에서 처음 제안되었습니다.

EWC의 작동 원리

EWC는 각 파라미터의 중요도를 평가하기 위해 Fisher 정보 행렬을 사용합니다. Fisher 정보는 모델의 파라미터가 특정 작업에 얼마나 중요한지를 나타내는 지표입니다. EWC는 다음과 같은 손실 함수를 기반으로 모델을 학습합니다:

Loss = L(data) + λ * Σ (Fisher_i * (θ - θ_old_i)^2)

여기서:

L(data)는 현재 데이터를 기반으로 한 기본 손실 함수
λ는 EWC의 비중을 조절하는 하이퍼파라미터
Fisher_i는 i번째 파라미터에 대한 Fisher 정보
θ는 현재 파라미터 값
θ_old_i는 이전 작업에서 학습한 파라미터 값

EWC의 장점과 단점

EWC의 주요 장점은 다음과 같습니다:

이전 작업에 대한 지식을 효과적으로 보존할 수 있음.
모델의 일반화 성능을 유지할 수 있음.

하지만 EWC에도 단점이 존재합니다:

하이퍼파라미터 조정이 필요함.
Fisher 정보 행렬 계산이 계산적으로 비쌀 수 있음.

Python을 통한 EWC 구현 예제

아래는 PyTorch를 사용하여 EWC를 구현하는 간단한 예제입니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

def compute_fisher(model, data, target):
    model.eval()
    fisher = {}
    for name, param in model.named_parameters():
        fisher[name] = torch.zeros_like(param)

    criterion = nn.MSELoss()
    for input, target in zip(data, target):
        model.zero_grad()
        output = model(input)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        for name, param in model.named_parameters():
            fisher[name] += param.grad.data ** 2

    return fisher

def ewc_loss(model, fisher, old_params, lambda_=0.1):
    loss = 0
    for name, param in model.named_parameters():
        if name in fisher:
            loss += (fisher[name] * (param - old_params[name]) ** 2).sum()
    return lambda_ * loss

# 데이터와 모델 초기화
model = SimpleNN()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 이전 작업의 파라미터 저장
old_params = {name: param.data.clone() for name, param in model.named_parameters()}

# 새로운 작업 학습
data = torch.randn(100, 2)
target = data.sum(dim=1, keepdim=True)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = nn.MSELoss()(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()

# Fisher 정보 계산
fisher = compute_fisher(model, data, target)

# EWC 손실 계산
loss_ewc = ewc_loss(model, fisher, old_params)
total_loss = loss + loss_ewc
total_loss.backward()
optimizer.step()

마무리하며

지속 학습과 평생 학습은 인공지능이 인간과 유사한 방식으로 학습하기 위한 중요한 연구 분야입니다. EWC와 같은 기법들을 통해 인공지능 모델이 시간에 따라 변화하는 다양한 작업을 효과적으로 학습할 수 있도록 할 수 있습니다. 앞으로 이러한 연구가 인공지능 기술의 발전에 기여할 것으로 기대되며, 실시간 데이터의 변화에 민첩하게 반응할 수 있는 인공지능 모델을 개발하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

참고자료

Hasson, U., et al. “Continuous learning in artificial intelligence: A survey.” Journal of Machine Learning Research, 2021.
Schwarz, J., et al. “Progress & compress: A scalable framework for continual learning.” ICLR 2018.
Kirkpatrick, J., et al. “Overcoming catastrophic forgetting in neural networks.” PNAS, 2017.