딥러닝과 신경망에서의 전이 학습
전이 학습은 한 과제에서 학습된 학습 모델을 재사용하여 관련 과제의 성능을 가속화하고 향상시키는 머신 러닝 기법입니다. 새로운 데이터셋을 사용하여 심층 신경망을 처음부터 학습하는 대신, 전이 학습을 통해 개발자는 모델이 한 환경에서 이미 학습한 지식을 재활용하여 다른 환경에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 한 문제에서 학습된 모델은 다른 문제에서 일반화를 향상시킬 수 있으며, 특히 새로운 과제에 대한 레이블이 지정된 데이터가 제한적인 경우 더욱 그렇습니다.
현대 머신 러닝에서 이러한 접근 방식은 머신 러닝 발전의 원동력이 되었습니다. 딥 러닝은 방대한 데이터셋, 고성능 하드웨어, 그리고 긴 학습 주기를 필요로 합니다. 지식 전달의 한 형태인 전이 학습은 ImageNet과 같은 대규모 데이터셋에서 학습된 모델을 새로운 모델의 기반으로 사용함으로써 이러한 비용을 절감합니다. 이 전략은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 강화 학습, 그리고 머신 러닝 기술을 연구하는 많은 연구 기관에서 널리 사용되고 있습니다.
전이 학습은 새로운 작업이 백지 상태가 아닌 학습된 표현에서 시작할 수 있도록 계층, 특징 또는 전체 모델 아키텍처를 재사용하는 것을 포함합니다. 합성곱 신경망의 초기 계층은 에지와 텍스처와 같은 보편적인 특징을 학습하고, 언어 모델의 초기 계층은 문법과 구조를 학습하기 때문에 이러한 부분들이 서로 다른 작업과 도메인 간에 원활하게 전이됩니다.
머신 러닝에서 전이 학습의 이점
머신러닝 모델은 종종 방대한 양의 레이블이 지정된 데이터에 의존합니다. 이러한 데이터 세트를 수집하고 레이블을 지정하는 데는 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸립니다. 전이 학습은 개발자가 네트워크를 처음부터 구축하는 대신 사전 학습된 모델을 사용할 수 있도록 하여 이러한 문제를 해결합니다. 전이 학습의 이점은 다음과 같습니다.
• 특히 레이블이 지정된 데이터가 부족한 경우, 훈련 데이터를 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.
• 학습 과정이 더 빠르고 계산 비용이 절감됩니다.
• 초기 레이어에서 잘 전달되는 패턴을 포착하므로 새로운 작업에서 더 나은 성능을 발휘합니다.
• 모델을 사용하고 적용할 수 있는 도메인 전반의 학습 애플리케이션 지원.
머신 러닝이 의료부터 금융까지 다양한 산업에 필수적인 요소가 되면서, 전이 학습을 적용하는 능력은 점점 더 중요해지고 있습니다. 대규모 데이터셋을 기반으로 학습된 모델은 낮은 학습률로도 미세 조정하여 새롭지만 관련성이 높은 작업에서 좋은 성능을 보일 수 있습니다.
딥 러닝 모델에서 전이 학습이 작동하는 방식
전이 학습은 사전 학습된 모델의 일부(일반적으로 일반 특징 추출기)를 가져와 새로운 작업에 재사용하는 방식으로 작동합니다. 여기에는 다음과 같은 단계가 포함됩니다.
사전 학습된 모델을 선택합니다. 대규모 데이터 세트(예: ImageNet, 대규모 텍스트 코퍼스, 오디오 데이터 세트)를 기반으로 학습된 모델이 기반이 됩니다.
일반적인 지식을 포착하는 레이어를 고정합니다. 이러한 레이어는 이미 유용한 표현을 학습했기 때문에 변경되지 않습니다.
나머지 레이어를 미세 조정합니다. 이후 레이어는 낮은 학습률로 새 데이터셋을 사용하여 재학습되므로, 새 작업이 모델의 학습을 덮어쓰지 않고 적응할 수 있습니다.
관련 작업에 대한 예측을 수행하도록 모델을 학습합니다. 모델의 일부만 조정하면 되므로 학습에 드는 노력이 크게 줄어듭니다.
이 학습 방식은 귀납적 전이 학습과 유사합니다. 귀납적 전이 학습에서는 한 과제에서 학습한 지식이 다른 과제의 일반화 향상에 도움이 됩니다. 전환적 전이 학습에서는 과제는 그대로 유지되지만 데이터 집합이 변경됩니다. 비지도 학습 환경에서 전이 학습은 모델이 레이블이 지정되지 않은 한 도메인에서 다른 도메인으로 적응하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
미세 조정: 사전 학습된 모델의 동결된 레이어와 학습 가능한 레이어
심층 신경망의 초기 계층은 보편적인 특징을 포착합니다. 이러한 특징은 특정 데이터셋에 거의 의존하지 않기 때문에 고정된 상태로 유지될 수 있습니다. 특히 합성곱 신경망에서 더 깊고 특정 작업에 특화된 계층은 새로운 범주를 분류하고, 새로운 객체를 감지하고, 새로운 텍스트 패턴을 처리하도록 미세 조정됩니다.
어떤 레이어를 동결할지 선택하는 것은 다음에 따라 달라집니다.
• 새로운 작업이 원래 작업과 얼마나 유사한가.
• 새로운 데이터 세트의 규모.
• 작은 학습률이 필요한지 아니면 전체 재교육이 필요한지 여부.
관련 없는 작업에 너무 많은 레이어를 고정하면 부정적인 전이(negative transfer)라고 하는 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 하지만 작은 데이터셋에 너무 많은 레이어를 미세 조정하면 과적합(overfitting)이 발생할 수 있습니다. 국제 머신러닝 학회에서 발표된 전이 학습 논문에 대한 설문조사를 포함한 많은 연구에서 이러한 요소들의 균형을 맞추는 방법을 모색하고 있습니다.
컴퓨터 비전 및 NLP에서의 전이 학습 응용
전이 학습은 수많은 도메인에 적용되기 때문에 딥 러닝에서 인기가 있습니다.
컴퓨터 비전을 위한 전이 학습
컴퓨터 비전을 위한 전이 학습은 대규모 데이터셋을 기반으로 학습된 합성곱 신경망을 사용합니다. 개와 고양이처럼 하나의 이미지 분류 작업으로 학습된 모델은 최소한의 조정만으로 새로운 범주를 분류할 수 있습니다. 많은 튜토리얼에서 TensorFlow와 Keras를 활용한 전이 학습을 통해 사전 학습된 이미지 모델을 새로운 작업에 적용하는 방법을 보여줍니다.
자연어 처리를 위한 전이 학습
대규모 텍스트 코퍼스를 기반으로 학습된 언어 모델은 매우 효과적으로 변환됩니다. 사전 학습된 모델은 문법, 맥락, 의미를 정확하게 포착하여 감정 분석, 번역, 요약 또는 특정 분야 텍스트 분류에 맞춰 미세 조정할 수 있습니다.
강화 학습에서의 전이 학습 응용
심층 강화 학습 시스템은 종종 시뮬레이션을 통해 에이전트를 사전 학습합니다. 시뮬레이션 환경에서 얻은 지식은 실제 애플리케이션에 적용되어 안전성을 향상시키고 비용을 절감합니다.
전이 학습의 한 형태로서의 다중 작업 학습
단일 신경망이 객체 감지 및 이미지 분할과 같은 여러 관련 작업을 수행할 때, 지식은 작업 전반에 걸쳐 공유됩니다. 이러한 형태의 전이는 일반화를 향상시킵니다.
다양한 전이 학습 접근 방식
소스 작업과 대상 작업 간의 관계에 따라 다양한 전이 학습 방법이 존재합니다.
1. 한 작업에 대해 훈련된 모델을 다른 작업에 사용
레이블이 지정된 데이터가 풍부한 데이터 세트에서 심층 모델을 학습한 다음, 더 작은 데이터 세트에 전이 학습을 적용합니다.
2. 딥러닝에서 사전 학습된 모델 사용
이는 가장 일반적인 형태의 전이 학습입니다. Keras나 TensorFlow와 같은 모델에는 ImageNet이나 대용량 텍스트 코퍼스를 기반으로 학습된 아키텍처가 포함됩니다.
3. 표현 학습 및 특징 추출
출력 계층을 사용하는 대신, 중간 계층을 사용하여 범용 표현을 추출합니다. 이러한 특징은 기존 학습 알고리즘을 사용하여 분류하기 위한 더 작은 모델에 입력될 수 있습니다.
표현 학습은 데이터 세트 크기, 계산 비용, 학습 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.
머신 러닝에서 전이 학습을 사용하는 경우
전이 학습은 다음과 같은 경우 가장 효과적입니다.
• 딥 러닝 모델을 처음부터 학습시키기에는 레이블이 지정된 학습 데이터가 충분하지 않습니다.
• 유사한 도메인에 대해 사전 훈련된 네트워크가 존재합니다.
• 두 작업 모두 동일한 입력 형식을 공유합니다.
전이 학습은 작업들이 서로 연관되어 있을 때만 효과적입니다. 작업 간의 차이가 너무 크면 부정적인 전이가 발생하여 정확도가 떨어질 수 있습니다.
전이 학습의 예와 응용
언어 모델의 전이 학습
사전 훈련된 언어 모델은 새로운 방언, 전문 어휘 또는 도메인별 주제에 맞게 조정될 수 있습니다.
컴퓨터 비전 모델의 전이 학습
하나의 도메인(예: 실제 사진)에서 학습된 모델은 일반적인 합성 필터를 재사용하여 다른 도메인(예: 의료 스캔)에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.
딥 신경망에서의 전이 학습
딥 뉴럴 아키텍처는 작업 간에 구조, 가중치 또는 표현을 공유하여 학습 비용을 낮출 수 있습니다.
2025년 전이 학습 도입에 대한 통계적 통찰력
최근 2025년 업계 보고서는 전이 학습이 얼마나 빠르게 주류 머신 러닝 기술이 되어가고 있는지 강조합니다.
• 2025년 글로벌 AI 효율성 벤치마크 에 따르면, 전이 학습을 사용하는 회사는 네트워크를 처음부터 훈련하는 것보다 훈련 시간을 평균 62% 단축합니다.
• MIT와 OpenAI(2025) 의 공동 연구에 따르면, 프로덕션에 배포되는 모든 새로운 딥 러닝 모델의 78%가 사전 학습된 모델을 기반으로 한다는 사실이 밝혀졌습니다.
• 컴퓨터 비전 분야에서 이미지 분류 시스템의 85%는 현재 전체 학습 주기를 사용하는 대신 전이 학습을 사용합니다. 이는 주로 최신 데이터 세트의 크기와 복잡성 때문입니다.
• 2025년 NLP 산업 조사 보고서에 따르면 언어 모델에 대한 전이 학습을 도입한 조직은 레이블이 지정된 데이터 요구 사항을 평균 70% 줄였습니다.
• 클라우드 공급업체들은 사전 훈련된 딥 신경망을 사용하면 GPU 컴퓨팅 비용이 40~55% 절감되어 소규모 기업도 AI 개발에 더 쉽게 접근할 수 있을 것으로 추정합니다.
• 2025년 국제 머신러닝 컨퍼런스(ICML) 에서 발표된 연구에 따르면, 작업 간에 적어도 중간 정도의 도메인 유사성이 있는 경우 전이 학습을 통해 모델 일반화가 23~34% 향상되는 것으로 나타났습니다.
이러한 통계는 전이 학습이 단순한 이론적인 학습 접근 방식이 아니라, 이제는 업계 전반에서 지배적인 딥 러닝 전략이라는 것을 보여줍니다.
전이 학습의 실제 사례 연구(2024~2025)
자동차(테슬라, 2025)
테슬라는 방대한 비디오 코퍼스를 기반으로 사전 학습된 비전 트랜스포머를 미세 조정한 후 객체 감지 안정성이 37% 향상되었다고 보고했습니다. 전이 학습을 통해 시스템은 비정상적인 날씨 패턴이나 야간 반사와 같은 드문 예외 상황에 더 빠르게 적응할 수 있었습니다.
헬스케어 영상(EU 의료 AI 보고서 2025)
MRI 및 X선 분석을 위해 전이 학습을 사용하는 병원은 레이블이 지정된 데이터 요구 사항을 80% 이상 줄여 희귀 질환에 대한 진단 정확도를 높였습니다.
다국어 NLP(Microsoft & OpenAI, 2025)
영어로 사전 학습하고 자원이 부족한 언어에 맞춰 미세 조정한 다국어 언어 모델은 처음부터 학습한 모델보다 정확도가 3배 더 높았습니다.
전이 학습 파이프라인의 시각적 이해
여기서는 이미지를 직접 보여줄 수 없으므로, 다음의 개념도를 통해 과정을 명확히 설명하겠습니다.
1. “전이 학습 전 vs. 전이 학습 후”
• 이전: 모델은 무작위 가중치에서 시작하여 수백만 개의 레이블이 지정된 예제가 필요합니다.
• 이후: 모델은 사전 학습된 일반 기능에서 시작 → 최종 레이어만 미세 조정 필요.
2. 동결된 레이어와 훈련 가능한 레이어 다이어그램
• 초기 CNN/Transformer 레이어: 동결(에지, 모양, 문법 패턴 추출).
• 이후 계층: 미세 조정(새로운 범주 또는 텍스트 도메인에 적응).
3. 훈련 파이프라인 다이어그램
데이터셋 → 사전 학습된 모델 → 레이어 동결 → 미세 조정 → 평가.
전이 학습 유형의 비교 개요
귀납적 전이 학습
작업은 다르지만 데이터 세트는 유사한 경우 사용합니다. 새로운 분류 작업에 적합합니다.
전환적 전이 학습
작업은 동일하게 유지되지만 도메인은 다릅니다. 이는 종종 도메인 적응에 사용됩니다.
비지도 전이 학습
두 데이터 세트 모두 대부분 레이블이 지정되지 않은 데이터를 포함하는 경우 효과적입니다.
체계적인 비교는 독자가 각 방법을 언제 사용해야 하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
전이 학습을 지배하는 현대 아키텍처(2025)
비전 트랜스포머(ViT)
현재 대부분의 전송 시나리오에서 기존 CNN보다 성능이 우수하며, 2025년에는 새로운 비전 모델의 95%가 이를 채택할 것으로 예상됩니다.
파운데이션 모델(제미니, LLaMA-3, Qwen-VL)
이러한 사전 훈련된 다중 모드 시스템은 이제 다음의 기본 시작점이 되었습니다.
• 텍스트 분류
• 이미지 캡션
• 다중 모드 추론
경량 엣지 모델
모바일/IoT 기기에 최적화되어 기기 내에서 미세 조정이 가능합니다.
전이 학습의 일반적인 실수와 함정
• 너무 많은 레이어를 동결하면 새로운 도메인에서 과소적합이 발생합니다.
• 높은 학습률로 과도하게 조정하면 사전 학습된 가중치가 파괴됩니다.
• 낮은 품질의 데이터 세트를 사용하면 부정적인 전송이 발생합니다.
• 입력 형식(크기, 채널, 토큰화)이 일치하지 않으면 정확도가 떨어집니다.
• 도메인 전환을 무시하면 실제 배포에서 취약성이 발생합니다.
올바른 사전 학습된 모델을 선택하는 방법(2025년 가이드)
• 컴퓨터 비전의 경우: ViT, CLIP, ConvNeXt, EfficientNet-V2.
• NLP의 경우: GPT 스타일 LLM, LLaMA-3, Mistral, Qwen.
• 다중 모드 작업의 경우: Gemini-Vision, OpenCLIP, Florence-2.
• 에지 디바이스의 경우: MobileNet-V3, EfficientNet-Lite.
기준:
• 소스/타겟 작업의 유사성
• 데이터 세트 크기
• 예산 계산
• 모델 입력 호환성
전이 학습 성공 평가 방법
강력한 평가 프레임워크에는 다음이 포함됩니다.
• 처음부터 학습된 모델과 기준선 비교.
• 대상 데이터 세트의 정확도와 F1 개선.
• 라벨이 부착된 데이터 사용량 감소
• 교육 시간 절약.
• 도메인 전환 테스트에서의 견고성.
2026~2027년 예측
• TensorFlow와 PyTorch에서는 자동화된 미세 조정 파이프라인이 표준이 됩니다.
• 전이 학습이 엣지 AI 배포의 주류가 될 것입니다.
• 자체 감독 사전 학습을 통해 레이블이 지정된 데이터 세트의 필요성이 더욱 줄어듭니다.
• 도메인 적응은 메타 학습 및 학습-학습 시스템을 통해 자동화될 것입니다.
딥러닝에서의 전이 학습의 미래
머신러닝이 모든 산업으로 확장됨에 따라, 대부분의 기업은 고급 AI 시스템을 도입하기 위해 전이 학습(transfer learning)에 의존하게 될 것입니다. 방대한 레이블이 지정된 데이터 세트를 수집하거나 모델을 처음부터 학습시킬 수 있는 역량을 갖춘 기업은 거의 없습니다. 대신, 기업은 사전 학습된 모델에 전이 학습을 적용하여 자사의 환경과 작업에 맞게 조정합니다.
전이 학습(모델이 한 도메인에서 학습한 지식을 활용하여 다른 도메인의 성능을 향상시키는 학습 기법)은 차세대 딥러닝 애플리케이션의 원동력이 될 것입니다. 전이 학습은 머신러닝에서 가장 중요한 기법 중 하나이며, 접근 가능하고 확장 가능한 AI의 핵심 요소로 자리매김하고 있습니다.
