자기지도 학습, 지도 학습, 비지도 학습의 연관성과 차이점(자기 지도 학습 프레임워크 분류)

자기 지도 학습(SSL)은 데이터 레이블을 수동으로 입력할 필요가 없는 지도 학습의 한 형태입니다. 사람의 개입 없이 독립적으로 데이터를 분석하고 정보에 라벨을 붙이고 분류하는 모델을 통해 결과를 얻습니다. 이 방법은 수동 주석 작업량을 줄이고 훈련 효율성을 높이며 대규모 데이터 세트에서 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다. SSL은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에 적용할 수 있는 유망한 학습 방법입니다.

자기 지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 감독 신호를 생성하는 비지도 학습 방법입니다. 간단히 말해서, 신뢰도가 높은 데이터 레이블을 생성하여 모델을 교육한 후 다음 반복에서 이러한 레이블을 사용합니다. 각 반복에서 데이터 레이블을 기반으로 한 실측 정보가 변경됩니다. 이 접근 방식은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 효과적으로 활용하여 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.

자기 지도 학습, 지도 학습, 비지도 학습의 관계

지도 학습에서는 수동으로 라벨이 지정된 고품질 데이터를 사용하여 모델을 훈련하고 모델 가중치를 조정해야 합니다.

자기 지도 학습은 데이터와 자동 생성된 레이블을 사용하여 처음에는 실제 레이블이 없이 모델을 교육합니다.

비지도 학습은 레이블을 사용할 수 없는 데이터세트에서 작동합니다. 이 학습 패러다임은 훈련의 모든 단계에서 레이블을 사용하지 않고 제공된 데이터를 이해하려고 시도합니다.

자기 지도 학습은 비지도 학습의 하위 집합으로, 둘 다 구조화되지 않은 데이터만 제공합니다. 그러나 비지도 학습은 클러스터링, 그룹화 및 차원 축소에 작동하는 반면, 자기 지도 학습은 다른 지도 모델과 마찬가지로 분류, 분할 및 회귀와 같은 작업을 수행합니다.

자기 지도 학습을 위한 프레임워크 유형

에너지 기반 모델(EBM)

에너지 기반 모델은 수학 함수를 사용하여 주어진 두 입력 간의 호환성을 계산하려고 합니다. 두 개의 입력이 주어졌을 때 EBM이 낮은 에너지 출력을 생성하면 입력의 호환성이 높다는 의미이고, 높은 에너지 출력은 높은 비호환성을 의미합니다.

Joint Embedding Architecture

Joint Embedding Architecture는 각 분기의 구조가 동일한 2개 분기 네트워크입니다. 각 분기에는 개별 임베딩 벡터를 계산하기 위한 두 개의 입력이 제공됩니다. 네트워크 헤드에는 두 개의 임베딩 벡터를 입력으로 사용하고 잠재 공간에서의 거리를 계산하는 모듈이 있습니다.

두 입력이 서로 유사할 때 계산된 거리는 작아야 합니다. 잠재 공간의 입력이 서로 가까워지도록 네트워크 매개변수를 쉽게 조정할 수 있습니다.

Contrastive Learning

SSL 대조 학습에서는 텍스트, 이미지, 비디오 클립과 같은 "앵커"라는 입력을 긍정적인 예와 부정적인 예와 비교하여 모델을 훈련합니다. 양수 샘플은 앵커 포인트와 동일한 분포에 속하는 샘플을 의미하고, 음수 샘플은 앵커 포인트와 다른 분포에 속하는 샘플을 의미합니다.

비대조적 자기 지도 학습(NC-SSL)

비대조적 자기 지도 학습(NC-SSL)은 모델을 훈련하는 데 양성 샘플 쌍만 사용하는 학습 패러다임입니다. 양성 샘플을 동시에 사용하는 대조 학습은 쌍과 음성 샘플 쌍 간에 다릅니다. 그러나 NC-SSL은 추가 예측 변수 및 그라데이션 작업 중지를 사용하여 양수 쌍만으로 중요하지 않은 표현을 학습할 수 있는 것으로 나타났습니다.

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