신경망 아키텍처 탐색: 딥러닝 모델 설계 자동화

딥러닝은 컴퓨터 비전과 자연어 처리부터 로봇 공학 및 신약 개발에 이르기까지 다양한 분야에 혁명을 일으켰습니다. 그러나 효과적인 딥러닝 아키텍처를 설계하려면 상당한 전문 지식, 시간 및 계산 리소스가 필요합니다. 신경망 아키텍처 탐색(NAS)은 최적의 신경망 아키텍처를 찾는 프로세스를 자동화하는 유망한 솔루션으로 부상하고 있습니다. 이 게시물은 전 세계 독자를 위해 NAS의 원리, 알고리즘, 과제 및 미래 방향을 탐색하며 포괄적인 개요를 제공합니다.

신경망 아키텍처 탐색(NAS)이란 무엇인가?

신경망 아키텍처 탐색(NAS)은 신경망 아키텍처의 설계 및 최적화를 자동화하는 데 중점을 둔 AutoML(자동화된 머신러닝)의 하위 분야입니다. 인간의 직관이나 시행착오에 의존하는 대신, NAS 알고리즘은 가능한 아키텍처의 설계 공간을 체계적으로 탐색하고 성능을 평가하며 가장 유망한 후보를 식별합니다. 이 프로세스는 특정 작업 및 데이터 세트에서 최첨단 성능을 달성하는 아키텍처를 찾는 동시에 인간 전문가의 부담을 줄이는 것을 목표로 합니다.

전통적으로 신경망 설계는 상당한 전문 지식이 필요한 수동 프로세스였습니다. 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어는 주어진 문제에 대해 최상의 성능을 내는 아키텍처를 찾기 위해 다양한 계층 유형(합성곱 계층, 순환 계층 등), 연결 패턴 및 하이퍼파라미터를 실험했습니다. NAS는 이 프로세스를 자동화하여 전문가가 아닌 사람도 고성능 딥러닝 모델을 만들 수 있도록 합니다.

NAS가 중요한 이유

NAS는 여러 가지 중요한 이점을 제공합니다:

자동화: 신경망 아키텍처 설계에서 인간 전문가에 대한 의존도를 줄입니다.
성능: 수동으로 설계된 아키텍처를 능가하는 아키텍처를 발견하여 정확도와 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
맞춤화: 특정 작업 및 데이터 세트에 맞는 특수 아키텍처를 생성할 수 있습니다.
효율성: 더 적은 매개변수와 계산 리소스로 원하는 성능을 달성하는 아키텍처를 찾아 리소스 활용을 최적화합니다.
접근성: 전문 지식이 제한된 개인 및 조직이 고성능 모델을 더 쉽게 개발하고 배포할 수 있도록 하여 딥러닝을 민주화합니다.

NAS의 주요 구성 요소

A typical NAS algorithm comprises three essential components:

탐색 공간: 알고리즘이 탐색할 수 있는 가능한 신경망 아키텍처의 집합을 정의합니다. 여기에는 계층 유형, 연결 방식, 하이퍼파라미터 정의가 포함됩니다.
탐색 전략: 알고리즘이 탐색 공간을 어떻게 탐색할지를 지정합니다. 여기에는 무작위 탐색, 강화 학습, 진화 알고리즘, 경사도 기반 방법과 같은 기술이 포함됩니다.
평가 전략: 각 아키텍처의 성능을 어떻게 평가할지를 결정합니다. 일반적으로 데이터의 일부로 아키텍처를 훈련하고 검증 세트에서 성능을 측정하는 과정이 포함됩니다.

1. 탐색 공간

탐색 공간은 알고리즘이 탐색할 수 있는 아키텍처의 범위를 정의하므로 NAS의 중요한 구성 요소입니다. 잘 설계된 탐색 공간은 잠재적으로 고성능인 다양한 아키텍처를 포착할 수 있을 만큼 표현력이 풍부해야 하며, 동시에 효율적인 탐색이 가능하도록 충분히 제한되어야 합니다. 탐색 공간 내의 일반적인 요소는 다음과 같습니다:

계층 유형: 합성곱 계층, 순환 계층, 완전 연결 계층, 풀링 계층 등 아키텍처에서 사용할 수 있는 계층 유형을 정의합니다. 계층 유형의 선택은 종종 특정 작업에 따라 달라집니다. 이미지 인식을 위해서는 일반적으로 합성곱 계층이 사용됩니다. 시계열 데이터의 경우 순환 계층이 선호됩니다.
연결 패턴: 계층들이 서로 어떻게 연결되는지를 지정합니다. 여기에는 순차적 연결, 스킵 연결(계층이 하나 이상의 중간 계층을 우회하도록 허용), 그리고 더 복잡한 그래프 기반 연결이 포함될 수 있습니다. ResNet은 예를 들어, 스킵 연결을 광범위하게 사용합니다.
하이퍼파라미터: 합성곱 계층의 필터 수, 커널 크기, 학습률, 활성화 함수와 같이 각 계층과 관련된 하이퍼파라미터를 정의합니다. 하이퍼파라미터 최적화는 종종 NAS 프로세스에 통합됩니다.
셀 기반 탐색 공간: 반복되는 "셀"을 쌓아 복잡한 네트워크를 구축합니다. 셀은 합성곱, 풀링, 비선형 활성화와 같은 연산의 작은 그래프로 구성될 수 있습니다. NAS는 그 다음 반복적으로 사용될 셀 *내부*의 최적 구조를 찾는 데 집중합니다. 이 접근 방식은 전체 네트워크 아키텍처를 검색하는 것에 비해 탐색 공간을 대폭 줄여줍니다.

탐색 공간의 설계는 중요한 설계 선택입니다. 더 넓은 탐색 공간은 잠재적으로 더 새롭고 효과적인 아키텍처의 발견을 허용하지만, 탐색 프로세스의 계산 비용도 증가시킵니다. 더 좁은 탐색 공간은 더 효율적으로 탐색할 수 있지만, 진정으로 혁신적인 아키텍처를 찾는 알고리즘의 능력을 제한할 수 있습니다.

2. 탐색 전략

탐색 전략은 NAS 알고리즘이 정의된 탐색 공간을 어떻게 탐색하는지를 결정합니다. 다양한 탐색 전략은 각기 다른 강점과 약점을 가지며, 탐색 프로세스의 효율성과 효과에 영향을 미칩니다. 일반적인 탐색 전략은 다음과 같습니다:

무작위 탐색: 가장 간단한 접근 방식으로, 탐색 공간에서 무작위로 아키텍처를 샘플링하고 성능을 평가합니다. 구현하기는 쉽지만 큰 탐색 공간에서는 비효율적일 수 있습니다.
강화 학습(RL): 강화 학습 에이전트를 사용하여 아키텍처를 생성하는 정책을 학습합니다. 에이전트는 생성된 아키텍처의 성능에 따라 보상을 받습니다. 종종 RNN인 컨트롤러는 아키텍처를 정의하는 행동을 출력합니다. 그 다음 아키텍처를 훈련하고 그 성능을 컨트롤러 업데이트를 위한 보상으로 사용합니다. 선구적인 NAS 접근 방식 중 하나이지만 계산 비용이 많이 듭니다.
진화 알고리즘(EA): 생물학적 진화에서 영감을 받은 이 알고리즘은 아키텍처 집단을 유지하고 돌연변이 및 교차와 같은 과정을 통해 반복적으로 개선합니다. 아키텍처는 적합도(성능)에 따라 선택됩니다. 신경망 집단은 시간이 지남에 따라 진화하며, 최고 성능의 아키텍처는 생존하고 번식하는 반면, 약한 아키텍처는 폐기됩니다.
경사도 기반 방법: 아키텍처 탐색 문제를 연속적인 최적화 문제로 재구성하여 경사도 기반 최적화 기술을 사용할 수 있도록 합니다. 이 접근 방식은 일반적으로 네트워크의 연결성과 계층 유형을 결정하는 아키텍처 매개변수 집합을 학습하는 것을 포함합니다. DARTS(Differentiable Architecture Search)가 대표적인 예로, 아키텍처를 방향성 비순환 그래프로 표현하고 이산적인 선택(예: 어떤 연산을 적용할지)을 연속적인 선택으로 완화합니다.
베이지안 최적화: 이전에 평가된 아키텍처의 성능을 기반으로 아직 보지 못한 아키텍처의 성능을 예측하기 위해 확률적 모델을 사용합니다. 이를 통해 알고리즘은 유망한 영역에 집중하여 탐색 공간을 효율적으로 탐색할 수 있습니다.

탐색 전략의 선택은 탐색 공간의 크기와 복잡성, 사용 가능한 계산 리소스, 그리고 탐험과 활용 사이의 원하는 절충점과 같은 요인에 따라 달라집니다. 경사도 기반 방법은 효율성 때문에 인기를 얻었지만, RL과 EA는 더 복잡한 탐색 공간을 탐색하는 데 더 효과적일 수 있습니다.

3. 평가 전략

평가 전략은 각 아키텍처의 성능을 어떻게 평가하는지를 결정합니다. 이것은 일반적으로 데이터의 일부(훈련 세트)로 아키텍처를 훈련하고 별도의 검증 세트에서 성능을 측정하는 것을 포함합니다. 평가 과정은 각 아키텍처를 처음부터 훈련해야 하므로 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. 평가의 계산 비용을 줄이기 위해 여러 기술을 사용할 수 있습니다:

저충실도 평가: 성능에 대한 대략적인 추정치를 얻기 위해 아키텍처를 더 짧은 기간 동안 또는 더 작은 데이터 하위 집합에서 훈련합니다. 이를 통해 성능이 낮은 아키텍처를 신속하게 폐기할 수 있습니다.
가중치 공유: 탐색 공간의 다른 아키텍처 간에 가중치를 공유합니다. 이는 각 아키텍처에 대해 훈련해야 하는 매개변수의 수를 줄여 평가 프로세스를 크게 가속화합니다. ENAS(Efficient Neural Architecture Search)와 같은 원샷 NAS 방법은 가중치 공유를 활용합니다.
프록시 작업: 원래 작업보다 계산 비용이 적게 드는 단순화되거나 관련된 작업에서 아키텍처를 평가합니다. 예를 들어, 더 작은 데이터 세트나 더 낮은 해상도에서 아키텍처를 평가합니다.
성능 예측: 아키텍처의 구조를 기반으로 성능을 예측하는 대리 모델을 훈련합니다. 이를 통해 실제로 훈련하지 않고도 아키텍처를 평가할 수 있습니다.

평가 전략의 선택은 정확성과 계산 비용 사이의 절충을 포함합니다. 저충실도 평가 기술은 탐색 프로세스를 가속화할 수 있지만 부정확한 성능 추정으로 이어질 수 있습니다. 가중치 공유 및 성능 예측은 더 정확할 수 있지만 공유 가중치나 대리 모델을 훈련하기 위한 추가적인 오버헤드가 필요합니다.

NAS 접근 방식의 유형

NAS 알고리즘은 탐색 공간, 탐색 전략, 평가 전략 등 여러 요인에 따라 분류될 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 범주입니다:

셀 기반 대 매크로 아키텍처 탐색: 셀 기반 탐색은 전체 네트워크를 만들기 위해 쌓이는 반복적인 셀의 최적 구조를 설계하는 데 중점을 둡니다. 매크로 아키텍처 탐색은 계층 수 및 연결을 포함한 네트워크의 전체 구조를 탐색합니다.
블랙박스 대 화이트박스 탐색: 블랙박스 탐색은 아키텍처의 내부 작동에 접근하지 않고 입력과 출력만 관찰하여 아키텍처 평가를 블랙박스로 취급합니다. 강화 학습 및 진화 알고리즘은 일반적으로 블랙박스 탐색에 사용됩니다. 화이트박스 탐색은 경사도와 같은 아키텍처의 내부 작동을 활용하여 탐색 프로세스를 안내합니다. 경사도 기반 방법은 화이트박스 탐색에 사용됩니다.
원샷 대 다중 시도 탐색: 원샷 탐색은 탐색 공간의 모든 가능한 아키텍처를 포함하는 단일 “슈퍼넷”을 훈련합니다. 그런 다음 슈퍼넷에서 하위 네트워크를 추출하여 최적의 아키텍처를 선택합니다. 다중 시도 탐색은 각 아키텍처를 독립적으로 훈련합니다.
미분 가능 대 비미분 가능 탐색: DARTS와 같은 미분 가능 탐색 방법은 아키텍처 탐색 문제를 연속적인 최적화 문제로 완화하여 경사 하강법을 사용할 수 있도록 합니다. 강화 학습 및 진화 알고리즘과 같은 비미분 가능 탐색 방법은 이산 최적화 기술에 의존합니다.

NAS의 과제와 한계

그 유망함에도 불구하고 NAS는 몇 가지 과제와 한계에 직면해 있습니다:

계산 비용: 수많은 아키텍처를 훈련하고 평가하는 것은 상당한 리소스와 시간을 요구하는 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. 이는 복잡한 탐색 공간과 고충실도 평가 전략의 경우 특히 그렇습니다.
일반화: NAS에 의해 발견된 아키텍처는 다른 데이터 세트나 작업에 잘 일반화되지 않을 수 있습니다. 탐색 과정에서 사용된 특정 데이터 세트에 과적합되는 것은 흔한 문제입니다.
탐색 공간 설계: 적절한 탐색 공간을 설계하는 것은 어려운 작업입니다. 지나치게 제한적인 탐색 공간은 알고리즘이 최적의 아키텍처를 찾는 능력을 제한할 수 있으며, 지나치게 넓은 탐색 공간은 탐색 과정을 다루기 어렵게 만들 수 있습니다.
안정성: NAS 알고리즘은 하이퍼파라미터 설정 및 무작위 초기화에 민감할 수 있습니다. 이는 일관성 없는 결과로 이어져 결과를 재현하기 어렵게 만들 수 있습니다.
해석 가능성: NAS에 의해 발견된 아키텍처는 종종 복잡하고 해석하기 어렵습니다. 이는 특정 아키텍처가 왜 잘 수행되는지, 그리고 이를 어떻게 더 개선할 수 있는지 이해하기 어렵게 만들 수 있습니다.

NAS의 응용 분야

NAS는 다음과 같은 광범위한 작업 및 영역에 성공적으로 적용되었습니다:

이미지 분류: NAS는 ImageNet 및 CIFAR-10과 같은 이미지 분류 작업을 위한 최첨단 아키텍처를 발견하는 데 사용되었습니다. 예로는 NASNet, AmoebaNet, EfficientNet이 있습니다.
객체 탐지: NAS는 객체 탐지 작업에 적용되어 더 효율적이고 정확한 객체 탐지기를 설계하는 데 사용되었습니다.
시맨틱 분할: NAS는 이미지의 각 픽셀에 레이블을 할당하는 시맨틱 분할을 위한 아키텍처를 발견하는 데 사용되었습니다.
자연어 처리(NLP): NAS는 기계 번역, 텍스트 분류, 언어 모델링과 같은 다양한 NLP 작업을 위한 아키텍처를 설계하는 데 사용되었습니다. 예를 들어, 순환 신경망 및 트랜스포머의 아키텍처를 최적화하는 데 사용되었습니다.
음성 인식: NAS는 음성 인식 작업에 적용되어 더 정확하고 효율적인 음향 모델을 설계하는 데 사용되었습니다.
로봇 공학: NAS는 로봇의 제어 정책을 최적화하는 데 사용될 수 있어 로봇이 복잡한 작업을 더 효율적으로 학습할 수 있도록 합니다.
신약 개발: NAS는 원하는 속성을 가진 분자를 설계하기 위해 신약 개발에 사용될 잠재력이 있습니다. 예를 들어, 표적 단백질에 대한 결합 친화도를 향상시키기 위해 분자의 구조를 최적화하는 데 사용될 수 있습니다.

NAS의 미래 방향

NAS 분야는 몇 가지 유망한 연구 방향으로 빠르게 발전하고 있습니다:

효율적인 NAS: 더 적은 계산 리소스와 시간을 요구하는 더 효율적인 NAS 알고리즘 개발. 여기에는 가중치 공유, 저충실도 평가, 성능 예측과 같은 기술이 포함됩니다.
전이 가능한 NAS: 다른 데이터 세트 및 작업에 잘 일반화되는 아키텍처를 발견할 수 있는 NAS 알고리즘 설계. 여기에는 메타 학습 및 도메인 적응과 같은 기술이 포함됩니다.
해석 가능한 NAS: 해석하고 이해하기 쉬운 아키텍처를 생성하는 NAS 알고리즘 개발. 여기에는 시각화 및 설명 가능한 AI와 같은 기술이 포함됩니다.
자원 제약 장치를 위한 NAS: 모바일 폰 및 임베디드 시스템과 같은 자원 제약 장치에 배포하기에 적합한 아키텍처를 설계할 수 있는 NAS 알고리즘 개발. 여기에는 네트워크 양자화 및 가지치기와 같은 기술이 포함됩니다.
특정 하드웨어를 위한 NAS: GPU, TPU, FPGA와 같은 특정 하드웨어 아키텍처를 활용하도록 신경망 아키텍처 최적화.
다른 AutoML 기술과의 결합: 하이퍼파라미터 최적화 및 특징 공학과 같은 다른 AutoML 기술과 NAS를 통합하여 더 포괄적인 자동화된 머신러닝 파이프라인 생성.
자동화된 탐색 공간 설계: 탐색 공간 자체를 자동으로 설계하는 기술 개발. 이는 탐색 공간에 포함할 최적의 계층 유형, 연결 패턴, 하이퍼파라미터를 학습하는 것을 포함할 수 있습니다.
지도 학습을 넘어서는 NAS: 비지도 학습, 강화 학습, 자기 지도 학습과 같은 다른 학습 패러다임으로 NAS 확장.

글로벌 영향 및 윤리적 고려사항

NAS의 발전은 딥러닝을 민주화하고 더 넓은 청중에게 접근 가능하게 할 잠재력을 제공하며 상당한 글로벌 영향을 미칩니다. 그러나 자동화된 모델 설계의 윤리적 함의를 고려하는 것이 중요합니다:

편향 증폭: NAS 알고리즘은 훈련 데이터에 존재하는 편향을 무심코 증폭시켜 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. 훈련 데이터가 대표적이고 편향되지 않도록 하는 것이 중요합니다.
투명성 부족: NAS가 발견한 복잡한 아키텍처는 해석하기 어려워 어떻게 결정을 내리는지 이해하기 어렵게 만듭니다. 이러한 투명성 부족은 책임성과 공정성에 대한 우려를 제기할 수 있습니다.
일자리 대체: 모델 설계의 자동화는 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어의 일자리 대체를 잠재적으로 초래할 수 있습니다. 자동화의 사회적, 경제적 영향을 고려하고 재교육 및 기술 향상 프로그램에 투자하는 것이 중요합니다.
환경적 영향: NAS의 계산 비용은 탄소 배출에 기여할 수 있습니다. 더 에너지 효율적인 NAS 알고리즘을 개발하고 훈련 과정에 전력을 공급하기 위해 재생 가능 에너지원을 사용하는 것이 중요합니다.

이러한 윤리적 고려사항을 해결하는 것은 NAS가 책임감 있게 그리고 모두의 이익을 위해 사용되도록 보장하는 데 필수적입니다.

실용적인 예: NAS 생성 모델을 이용한 이미지 분류

개발도상국의 작은 NGO가 위성 이미지를 사용하여 작물 수확량 예측을 개선하고자 하는 시나리오를 고려해 보겠습니다. 그들은 숙련된 딥러닝 엔지니어를 고용할 자원이 부족합니다. NAS를 포함하는 클라우드 기반 AutoML 플랫폼을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다:

레이블이 지정된 데이터 세트 업로드: 데이터 세트는 해당 작물 수확량으로 레이블이 지정된 농지 위성 이미지로 구성됩니다.
문제 정의: 수확량을 예측하기 위해 이미지 분류를 수행하고자 함을 명시합니다(예: "높은 수확량", "중간 수확량", "낮은 수확량").
NAS에 작업 맡기기: AutoML 플랫폼은 NAS를 활용하여 특정 데이터 세트 및 문제에 최적화된 다양한 신경망 아키텍처를 자동으로 탐색합니다.
최고의 모델 배포: 탐색 프로세스가 끝난 후 플랫폼은 배포 준비가 된 최고의 성능을 내는 NAS 생성 모델을 제공합니다. 그런 다음 NGO는 이 모델을 사용하여 새로운 지역의 작물 수확량을 예측하고 농부들이 관행을 최적화하고 식량 안보를 개선하도록 도울 수 있습니다.

이 예는 NAS가 제한된 자원을 가진 조직이 딥러닝의 힘을 활용할 수 있도록 어떻게 힘을 실어줄 수 있는지를 보여줍니다.

결론

신경망 아키텍처 탐색(NAS)은 딥러닝 모델의 설계를 자동화하는 강력한 AutoML 기술입니다. 가능한 아키텍처의 설계 공간을 체계적으로 탐색함으로써 NAS 알고리즘은 수동으로 설계된 모델을 능가하는 고성능 모델을 발견할 수 있습니다. NAS는 계산 비용, 일반화, 해석 가능성과 관련된 과제에 직면해 있지만, 지속적인 연구는 이러한 한계를 해결하고 더 효율적이고, 전이 가능하며, 해석 가능한 NAS 알고리즘을 위한 길을 닦고 있습니다. 이 분야가 계속 발전함에 따라 NAS는 딥러닝을 민주화하고 전 세계의 개인과 조직에 혜택을 주는 광범위한 작업 및 영역에 적용하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다. 이러한 강력한 도구의 책임 있는 혁신과 배포를 보장하기 위해 기술 발전과 함께 윤리적 함의를 고려하는 것이 중요합니다.