차원의 저주 피하기, 오토인코더

출퇴근길에 공부하는 머신러닝

들어가며

오늘은 차원의 저주를 해결하기 위한 방법 중 하나로 오토인코더(Autoencoder)에 대해 이야기해보려고 한다. 오토인코더는 입력 데이터를 압축하고, 이를 다시 복원해 내는 과정을 통해 데이터의 핵심적인 특징을 추출할 수 있는 도구이다.

오토인코더의 작동 원리  

    인코더와 디코더: 오토인코더의 구조는 크게 두 부분, 인코더와 디코더로 나눌 수 있다. 인코더는 입력 데이터를 받아 이를 압축하는 역할을 하며, 디코더는 이 압축된 데이터를 다시 원본 데이터와 같거나 혹은 그에 상응하는 형태로 복원한다.

    잠재 벡터(Latent Vector): 인코더를 통해 압축된 데이터는 '잠재 벡터'라고 불리는데, 이 벡터는 원본 데이터의 중요한 특징을 담고 있다. 이 잠재 벡터를 바탕으로 디코더는 원본 데이터를 재구성하는 것이다.

그래디언트 소실과 폭발

딥러닝 모델, 특히 오토인코더와 같이 많은 계층을 가진 모델은 '그래디언트 소실(Vanishing Gradient)' 또는 '그래디언트 폭발(Exploding Gradient)' 문제에 직면할 수 있다. 이는 네트워크가 깊어질수록 역전파에서 그래디언트가 점점 줄어들거나, 반대로 너무 커져서 학습 과정에 문제를 일으키는 현상이다.

문제 해결의 실마리, 드롭아웃과 정규화  

    드롭아웃(Dropout): 이 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법은 '드롭아웃' 기법을 사용하는 것이다. 드롭아웃은 학습 과정 중 무작위로 뉴런을 비활성화시켜 오버피팅을 방지하고, 그래디언트 폭발 문제를 완화시킬 수 있다.

    정규화(Normalization): 또 다른 방법은 다양한 정규화 기법을 사용하는 것이다. 정규화는 네트워크의 입력 레이어를 조정하여 학습 과정을 안정화시키고, 그래디언트 소실 문제를 해결할 수 있다.  

마치며

오토인코더는 비지도 학습의 일종으로, 레이블이 없는 데이터로부터 유용한 특징을 추출할 수 있다. 이를 통해 데이터 압축, 노이즈 제거, 특징 추출 등 다양한 분야에서 활용할 수 있으며, 더 나아가 생성 모델 등의 더 복잡한 작업에도 활용할 수 있다.