기계 학습 시스템의 문제를 해결하기 어렵고 디버깅이 어려운 이유는 주로 알고리즘의 결함과 구현 과정에서의 버그로 인한 것입니다. 이를 파악하기 어려울 때가 많은데, 그 이유는 다양합니다.
기계 학습에서 사용자는 대개 알고리즘이 어떻게 행동할지 사전에 예측할 수 없습니다. 핵심은 알고리즘이 새로운 행동을 발견하고 학습하는 능력에 있습니다. 예를 들어, 신경망을 새로운 작업에 훈련했을 때 시험 오차가 5%로 나온다면, 이것이 기대한 결과 수준인지 아니면 기대에 못 미치는 결과인지 바로 알기 어렵습니다.
기계 학습 모델은 각자가 적응적으로 행동하는 부분이 있기 때문에 상황을 더욱 복잡하게 만듭니다. 한 부분이 고장 나더라도 다른 부분들이 적절히 적응하여 대략 수용할 만한 결과를 얻을 수 있습니다. 이에 따라 모델의 성능 평가와 디버깅이 더 어려워집니다.
신경망 디버깅 전략은 주로 알고리즘의 결함과 구현 과정의 버그를 극복하는 데 초점이 있습니다. 이를 위해 몇 가지 주요 전략과 검사 방법이 있습니다:
1. 모형의 단순화 : 정확한 예측이 가능한 단순한 모형을 만들거나, 복잡성을 줄이는 방법을 통해 문제를 극복합니다.
2. 부분 격리 : 신경망의 특정 부분을 분리하여 따로 검사할 수 있는 환경을 조성합니다.
3. 모델 검증 : 모델의 성능을 검증하여 오차 및 성과를 평가하고 문제를 해결합니다.
4. 데이터 검사 : 입력 데이터를 확인하고 정제하여 모델이 올바르게 작동하는지 확인합니다.
5. 시각화 및 해석 : 모델의 내부 작동을 시각적으로 표현하고 해석하여 문제를 파악합니다.
6. 추론 및 실험 : 다양한 가설을 설정하고 실험을 통해 모델의 동작을 이해하고 개선합니다.
이러한 전략과 방법을 통해 기계 학습 모델의 디버깅을 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다.
모형의 작동을 시각화하여 관찰하는 것은 매우 중요합니다. 예를 들어, 이미지에서 물체를 인식하는 모델을 훈련할 때, 모델이 현재 처리 중인 이미지에 검출한 물체의 외곽선을 표시하는 것이 유용합니다. 또한 음성 인식을 위한 생성 모델을 훈련할 때는 모델이 생성한 음성 표본을 실제로 재생하여 들어보는 것이 도움이 됩니다.
너무 당연한 것으로 여겨질 수 있지만, 실무에서는 종종 정확도나 로그 기능과 같은 수치적 성과 측정만을 고려하고 다른 정보를 간과하는 경향이 있습니다. 그러나 모형이 과제를 수행하는 과정을 직접 관찰하면 수치적 성과 측정이 실제로 의미 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
성과를 평가하는 코드의 버그는 매우 치명적일 수 있습니다. 이런 버그가 있으면 시스템이 실제로는 제대로 작동하지 않음에도 불구하고 잘못된 결과를 도출할 수 있기 때문입니다.
모델의 확신도 시각화
모형이 수행하는 과제에 대한 확신도를 시각화하는 것은 중요한 요소입니다. 대부분의 모형은 자신이 수행하는 과제에 대한 확신도를 나타내는 수치를 산출합니다. 예를 들어, 소프트맥스 출력층을 기반으로 한 분류기는 각 클래스에 대한 확률을 배정합니다. 이 확률은 모형이 분류 결정에 얼마나 확신하는지를 나타내는 수치로 해석될 수 있습니다. 그러나 이러한 확률은 일반적으로 최대가능도 훈련에서 과대평가되는 경향이 있습니다.
그런데도, 이러한 확률은 모형이 제대로 분류하기 어려운 보기들에 대해 유용할 수 있습니다. 모형이 어려운 훈련 데이터를 살펴볼 때, 자료 전처리나 레이블링 과정에서 문제점을 발견할 수 있습니다.
예를 들어, 스트리트 뷰 번지수 검출 시스템에서는 이미지를 잘못 잘라내는 문제가 있었습니다. 이 문제로 인해 일부 숫자가 누락되었고, 이에 따라 모형이 해당 이미지에 대해 낮은 확률을 부여했습니다. 이러한 실수의 확신도를 기준으로 이미지를 정렬하면, 이미지 절단 과정의 결함을 발견할 수 있습니다.
이런 문제를 해결하기 위해 이미지를 더 크게 자르도록 검출 시스템을 수정한 결과, 모델의 성능이 크게 향상되었습니다. 이렇게 모델의 확신도를 시각화하여 실수의 원인을 파악하고 개선하는 것은 모델 개발 및 성능 향상에 중요한 도구입니다.
훈련 및 시험 오차 분석
훈련 및 시험 오차를 분석하여 소프트웨어의 행동을 추론하는 것은 중요한 접근 방법입니다. 제대로 구현되었는지 판단하기 어려운 경우, 훈련 오차와 시험 오차를 통해 몇 가지 단서를 얻을 수 있습니다.
1. 훈련 오차가 낮고 시험 오차가 높은 경우 : 이는 훈련 절차가 제대로 작동하지만 과대적합되었을 가능성이 있습니다. 즉, 모형이 훈련 데이터에 너무 맞춰져 시험 데이터에는 일반화하지 못하는 경우입니다.
2. 훈련을 마친 후 모형을 저장하고 시험 집합을 평가할 때 문제가 있는 경우 : 이는 저장 및 불러오기 코드에 문제가 있어 시험 오차가 제대로 측정되지 않는 경우입니다.
3. 훈련 오차와 시험 오차가 모두 높은 경우 : 이 경우 소프트웨어에 결함이 있거나 알고리즘 자체가 모형이 과소적합될 수 있는 문제가 있을 가능성이 있습니다.
이러한 경우에는 추가적인 검사가 필요합니다. 예를 들어, 다른 성능 지표를 확인하거나 데이터의 전처리 과정을 재검토하거나 모델의 구조를 수정하는 등의 접근 방법을 고려할 수 있습니다. 결국, 훈련 및 시험 오차를 통해 소프트웨어의 문제를 해결하기 위해 다양한 접근 방법을 적용해야 합니다.
작은 자료 집합 활용
작은 자료 집합을 사용하여 모형을 훈련하는 것은 중요한 접근 방법입니다. 훈련 집합에 대한 오차가 높은 경우, 이것이 과소적합 때문인지 소프트웨어의 결함 때문인지를 확인해야 합니다.
일반적으로 충분히 작은 자료 집합에는 아주 작은 모형이라도 잘 적합될 수 있습니다. 예를 들어, 단 하나의 보기만 있는 분류 자료 집합의 경우, 출력층의 매개변수만을 설정하여 적합시킬 수 있습니다. 하지만 이를 실패한 경우, 소프트웨어에 결함이 있어서 최적화가 이루어지지 못하는 것일 수 있습니다.
보기 하나를 분류기로 훈련하는 데 실패하거나, 하나의 보기를 충실하게 재현하는 자동부호기를 훈련하는 데 실패하거나, 비슷한 보기를 일관되게 산출하는 생성 모형을 훈련하는 데 실패한 경우, 소프트웨어에 결함이 있을 가능성이 큽니다.
따라서 이러한 검사를 몇 개의 보기로 이루어진 작은 자료 집합으로 확장하여 수행할 수 있습니다. 이를 통해 모형의 훈련이 올바르게 이루어지고 있는지 확인할 수 있습니다.
미분값 검사
역전파 알고리즘을 통해 계산된 미분값과 수치상으로 계산한 미분값을 비교하는 것은 중요한 과정입니다. 사용자가 기울기 계산을 직접 구현해야 하는 소프트웨어 프레임워크를 사용하거나 사용자가 새로운 연산을 추가하는 경우, 잘못된 구현으로 소프트웨어적 결함이 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 구현한 자동 미분 루틴이 계산한 미분값을 유한 차분을 사용하여 계산한 미분값과 비교하는 것이 좋습니다.
유한 차분을 사용하여 계산한 미분값과 역전파를 사용하여 계산한 미분값을 비교하여 둘 사이의 차이를 확인할 수 있습니다. 이러한 비교를 통해 구현한 자동 미분 루틴이 올바르게 동작하는지 확인할 수 있으며, 잘못된 구현으로 인한 오차를 식별하여 수정할 수 있습니다.
이러한 접근 방법은 소프트웨어 시스템의 안정성을 향상하고, 미분값의 정확성을 보장하여 모델의 학습 과정을 개선하는 데 도움이 됩니다.
신경망 훈련 과정 시각화
활성화 값과 기울기의 히스토그램을 시각화하여 신경망의 훈련 과정을 파악하는 것은 매우 유용합니다. 많은 반복을 거친 훈련 단계에서 얻은 통계량을 시각화함으로써 신경망의 활성화 값 및 기울기에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.
활성화 값의 히스토그램을 보면 각 은닉 단위의 활성화 분포를 확인할 수 있습니다. 특히 활성화 값의 분포가 어떻게 변하는지를 관찰하여 단위의 포화 여부를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 활성화 값이 특정 범위로 포화하여 있는 경우, 이는 해당 은닉 단위가 네트워크에 더 이상 유용한 정보를 제공하지 않을 수 있음을 나타낼 수 있습니다.
기울기의 히스토그램을 보면 각 매개변수의 업데이트 크기 및 방향을 이해할 수 있습니다. 특히 기울기의 분포를 관찰하여 기울기 폭주 또는 소실 문제를 식별할 수 있습니다. 이러한 문제가 발생할 경우, 적절한 대응이 필요합니다.
따라서 활성화 값과 기울기의 히스토그램을 시각화하여 신경망의 훈련 과정을 모니터링하고 개선하는 데 도움이 됩니다.
딥러닝 알고리즘 보장 검사
딥러닝 알고리즘이 제공하는 보장을 검사하여 디버깅하는 것은 중요합니다. 몇몇 근사 추론 알고리즘은 최적화 문제에 대한 대수적 해를 제공하며, 이러한 알고리즘의 구현은 해당 보장을 검사하여 디버깅할 수 있습니다.
예를 들어, 일부 최적화 알고리즘은 다음과 같은 보장을 제공할 수 있습니다:
1. 한 단계 이후에 목적 함수가 절대로 증가하지 않는다는 보장
2. 일부 변수의 기울기가 한 단계 이후에 0이 된다는 보장
3. 수렴 시에는 모든 변수의 기울기가 0이 된다는 보장
그러나 디지털 컴퓨터에서는 반올림 오차로 인해 이러한 조건들이 정확하게 성립하지 않을 수 있습니다. 따라서 디버깅을 위한 검사에는 일종의 허용 오차 매개변수를 포함해야 합니다.
이러한 허용 오차 매개변수는 예를 들어, 기울기가 0으로 간주하기 위한 임곗값으로 사용될 수 있습니다. 또는 목적 함수의 증가량이 허용 오차 범위 내가 있어야 한다는 조건을 추가할 수도 있습니다.
이러한 방법을 통해 알고리즘이 제공하는 보장을 검사하고 디버깅하는 과정에서 오차를 고려할 수 있습니다.
결론
기계 학습 시스템의 디버깅은 주로 알고리즘의 결함과 구현 과정의 버그로 인해 어려움을 겪습니다. 이를 극복하기 위해 전략적인 접근 방법과 다양한 검사 방법을 활용할 수 있습니다. 이러한 접근 방법은 모형의 단순화, 부분 격리, 모델 검증, 데이터 검사, 시각화 및 해석, 그리고 추론 및 실험을 포함합니다. 또한, 작은 자료 집합을 활용하거나 미분값 검사와 같은 기술적인 접근도 도움이 됩니다. 이러한 전략과 방법을 통해 기계 학습 모델의 디버깅을 효과적으로 수행할 수 있으며, 모형의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.