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Understanding deep learning requires rethinking generalization (2017) 1/2
- 1. Understanding deep learning requires rethinking generalization (2017) - 1/2 Chiyuan Zhang, Samy Bengio, Moritz Hardt, Benjamin Recht, Oriol Vinyals 170322 @mikibear_ 논문 정리
- 3. 질문 1, "딥러닝 알고리즘은 진정으로 일반화를 하고 있는가?"
- 4. 이 질문은, 모델의 '일반화를 잘 하는 정도'를 어떻게 측정할 수 있는가하는 문제와 밀접하게 연관되어 있습니다.
- 5. 그리고 우리는 일반적으로 사용하는 답을 알죠. 바로 Generalization Error
- 6. 그리고 우리는 일반적으로 사용하는 답을 알죠. 바로 Generalization Error = |training error - test error|
- 7. 당연히 Generalization error가 작을 수록, 모델은 일반화를 잘하고 있다고 말할 수 있을 것입니다.
- 8. 논문엔 없는 내용이지만, 다음과 같은 상황을 상정해봅시다. 개와 고양이를 구분하는 학습을 하는
- 9. 논문엔 없는 내용이지만, 다음과 같은 상황을 상정해봅시다. 개와 고양이를 구분하는 학습을 하는 뉴럴넷 모델과
- 10. 논문엔 없는 내용이지만, 다음과 같은 상황을 상정해봅시다. 개와 고양이를 구분하는 학습을 하는 뉴럴넷 모델과 생전 개와 고양이라는 개념을 처음 접하는 아기
- 11. 이건 개야! 이건 고양이야!
- 12. 대답 잘 하겠죠? "이건 뭐야?" 개!
- 13. "이건 뭐야?" 개! 물론 우리의 VGG, Inception, AlexNet같은 것도 잘하죠
- 14. 여기까지는 아무 문제 없습니다. 그럼 다음 상황을 봅시다.
- 15. 개, 고양이 사진에 붙은 라벨을 전부 떼고, 라벨을 랜덤 배정합니다. 그리고 가르칩시다.
- 16. 이건 개야! 이건 고양이야! 이건 고양이야! 이건 고양이야! 이건 개야!
- 17. ??? 당연히 혼돈스럽습니다.
- 18. 같은 질문을 해봅시다. "이건 뭐야?" 몰라...
- 19. 물론 우리 뉴럴넷도 모를 겁니다. "이건 뭐야?" 몰라...
- 20. 여기까지도 아무 문제 없습니다. 문제는 학습했던 데이터를 다시 보여줄 때 발생합니다.
- 21. 어떻게 아기가 대답해야, 아기가 일반화를 잘한다고 할 수 있을까요? "이건 뭐야?" '고양이'라고 알려줬던 사진
- 22. 정답은 "몰라..."입니다.
- 23. 라벨을 랜덤 배정하면서 이미지와 라벨의 관계가 없어졌기 때문에 이미지를 보고 라벨을 예측한다는 것이 말이 안되기 때문입니다.
- 24. 만약 이렇다면 어떤 의미일까요? "이건 뭐야?" '고양이'라고 알려줬던 사진 고양이 !
- 25. 만약 아기가 '고양이'라고 답한다면, 아기는 고양이라는 개념을 일반화한 것이 아니라, 이미지를 보고 라벨을 암기한 것입니다
- 26. 논문에서 제기하고 있는 문제점이 이것입니다. 딥러닝 모델은 이와 같은 상황에서 암기를 합니다.
- 27. 요렇게 행동한다는 뜻이죠. "이건 뭐야?" '고양이'라고 알려줬던 사진 고양이 ! 내가 암 ㅇㅇ 내가 봤음
- 28. 그래서 실험에서 CIFAR10 데이터셋을 활용해 (라벨이 10개) ('진짜 이미지' - '완전한 랜덤 라벨링') 쌍을 이용해 몇몇 모델을 트레이닝시킵니다. 그 실험만 진행한 것은 아니지만, 결론은 같으니 생략하겠습니다.
- 29. 결과
- 30. 결과 Training error는 0으로 가고, Testing error는 0.9로 갑니다.
- 31. Training error가 0이므로, Generalization error = Testing error 즉, 모든 경우에 대해서 좀 큰 뉴럴넷은 0.9의 Generalization error를 가지게 됩니다.
- 32. Training error가 0이므로, Generalization error = Testing error 즉, 모든 경우에 대해서 좀 큰 뉴럴넷은 0.9의 Generalization error를 가지게 됩니다. 좀… 많이 크네요...
- 33. 논문에서는 본 실험을 다음과 같이 요약하고 있습니다.
- 34. 논문에서는 본 실험을 다음과 같이 요약하고 있습니다. 와아 대단해 뉴럴넷은 암기를 잘하는 프렌즈구나
- 35. '음… 그래도 요즘에 일반화 잘한다고 알려진 방법 있잖아요. Data augmentation이나 Dropout이나 Weight decay나 BatchNorm이나 Early stopping이나… 그런 것들 걸면 좀 낫지 않을까요?'
- 36. 질문 2, "그런 것들은 좀 일반화를 더 잘 시키는데 도움이 될까?"
- 37. Dropout이나 weight decay를 걸어도 이미지넷 데이터에서도 잘 '외웁'니다 (...)
- 38. 오, 근데 weight decay는 좀 일반화를 시키나봅니다. 랜덤 라벨에서 train data에 대한 정확도가 줄었네요
- 39. '그럼 그냥 기존의 모델이나 논문에서 걸었던 data augmentation이나 weight decay나 batch norm 같은 걸 빼면 어떨까...?'
- 40. '그럼 그냥 기존의 모델이나 논문에서 걸었던 data augmentation이나 weight decay나 batch norm 같은 걸 빼면 어떨까...? 기존에 해왔던 것이 전부 사기일리는 없으니까… 랜덤 라벨링 안 한 정상적인 데이터에선 저런 기법들이 돌아가긴 하잖아'
- 43. 네, 기법의 조합이나 구조에 따라서 달라지긴 하지만 잘 작동합니다. 특히, batch norm이 있고 없고는 inception에서 굉장한 차이가 있습니다.
- 44. 논문에서는 세부적으로 좀 많이 구구절절 다루는데, 생략하도록 하겠습니다.
- 45. '아니, 그래서 일반화를 위한 regularizer들이 일반화를 한다는 거에요, 안한다는 거에요?'
- 47. '좀 작동하긴 하는데, 그런 regularizer가 일반화의 결정적인 이유는 아니니까… 일반화에 대해서 좀 재고해볼 필요가 있지 않을까요?'
- 48. '좀 작동하긴 하는데, 그런 regularizer가 일반화의 결정적인 이유는 아니니까… 일반화에 대해서 좀 재고해볼 필요가 있지 않을까요?' 결론이 왠지 미적지근...
- 49. 질문 3, "딥러닝 모델이 암기를 한다고 했는데, 그럼 그 Capacity가 어떻게 되나?" 질문 4, "SGD도 딥러닝 트레이닝 중 일반화를 시키는데 도움을 준다고 알려져 있는데, 이건 어떤가?"
- 50. 추후에… (사실 뒤에 내용들이 더 멋집니다)
- 51. 틀린 내용이 있거나 중요한데 빠져있는 경우 알려주세요! @mikibear