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전이 학습(Transfer Learning)은 특정 분야에서 학습된 신경망의 일부 능력을 유사하거나 전혀 새로운 분야에서 사용되는 신경망의 학습에 이용하는 것을 의미합니다.

이미지 분류를 예로 들어 Resnet이나 VGG 등과 같은 신경망의 구성 중 앞단은 CNN 레이어로 구성되어 있습니다. 이 CNN 레이어는 이미지의 특징을 추출하는 능력을 갖는데요. 처음에는 신형성을 추출하고 다음에는 패턴을, 마지막에는 형상 등을 추출한다고 알려져 있습니다. 이러한 이미지의 특징을 추출하는 신경망의 능력은 다른 분야에서도 활용될 수 있습니다. 즉, 수만에서 수천만장의 이미지를 통해 학습된 높은 성능을 갖는 Resnet이나 VGG 신경망의 특징 추출 능력을 그대로 이용하고, 마지막 출력 계층으로써.. 주로 선형(Affine; 가중치와 편향에 대한 행렬 연산) 레이어만을 변경하여 이 변경된 레이어만을 재학습시키는 것이 전이 학습입니다.

전이 학습은 학습 데이터의 수가 적을때도 효과적이며, 학습 속도도 빠릅니다. 그리고 전이학습 없이 학습하는 것보다 훨씬 높은 정확도를 제공한다는 장점이 있습니다.

이 글은 Resnet과 VGG 신경망에 대한 전이학습 코드 중 전이학습을 위한 전처리 코드를 정리합니다. 나머지 학습 등의 코드는 여타 다른 신경망과 동일합니다. 먼저 전이학습을 위한 Resnet 신경망의 전처리 코드입니다.

import torch.nn as nn
from torchvision import models

net = models.resnet18(pretrained=True)

for p in net.parameters():
    p.requires_grad = False

fc_input_dim = net.fc.in_features
net.fc = nn.Linear(fc_input_dim, 2)

먼저 이미 학습된 resnet18 신경망을 불러오고, 이 신경망의 가중치가 학습되지 않도록 합니다. 그리고 이 신경망의 마지막 구성 레이어(fully connected layer로써 Affine Layer, Dense layer라고도 함)의 입력 데이터 수를 얻고, 이렇게 얻는 입력 데이터의 수와 출력하고자 하는, 즉 분류 개수인 2에 대한 선형 레이어를 생성하여 신경망을 구성하는 마지막 레이어를 교체합니다. 결과적으로 이 신경망의 마지막 레이어를 제외한 특징 추출 레이어들은 학습되지 않고, 마지막 레이어만이 학습될 것입니다.

참고로 위의 신경망의 구성 레이어를 출력하는 코드와 그 결과는 다음과 같은데, 구성 레이어의 마지막이 fc라는 것을 알 수 있습니다.

for name,module in net.named_children():
    print(name)

''' output:
conv1
bn1
relu
maxpool
layer1
layer2
layer3
layer4
avgpool
fc
'''

다음은 VGG 신경망에 대한 전이학습 전처리 코드입니다.

from torchvision import models

net = models.vgg16(pretrained=True)
 
features = net.features
for params in vgg.features.parameters():
    param.requires_grad = False

net.classifier[6].out_features = 2

객체 net을 생성한 후 바로 print(net)을 실행해 보면 다음과 같은 출력을 볼 수 있습니다.

VGG(
  (features): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU(inplace=True)
    (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (6): ReLU(inplace=True)
    (7): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (8): ReLU(inplace=True)
    (9): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (10): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (11): ReLU(inplace=True)
    (12): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (13): ReLU(inplace=True)
    (14): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (15): ReLU(inplace=True)
    (16): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (17): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (18): ReLU(inplace=True)
    (19): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (20): ReLU(inplace=True)
    (21): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (22): ReLU(inplace=True)
    (23): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (24): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (25): ReLU(inplace=True)
    (26): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (27): ReLU(inplace=True)
    (28): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (29): ReLU(inplace=True)
    (30): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))
  (classifier): Sequential(
    (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (4): ReLU(inplace=True)
    (5): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True)
  )
)

(classifier)의 마지막 구성요소[6]을 보면 out_features가 1000으로 되어 있는 것을 볼 수 있고, 이를 분류하고자 하는 개수인 2로 변경하는 전처리 코드였습니다.