전이 학습(Transfer Learning)이란?

전이 학습(Transfer Learning)은 기존에 학습된 모델을 새로운 문제에 적용하는 기법입니다.

전이 학습은 특히 데이터가 부족하거나 학습 시간이 제한된 상황에서 유용하며, 새로운 모델을 처음부터 학습시키는 것보다 더 빠르고 효율적으로 성능을 높일 수 있습니다.

전이 학습(Transfer learning)은 사전 학습된 모델에서 얻은 지식을 사용하여 다른 관련 작업의 성능을 향상시키는 방법이며, 파인튜닝(Fine-tuning)은 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 약간의 변화를 통해 적응시키는 방법입니다.

어린 시절 피아노를 배운 적이 있는 사람이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 사람이 어른이 되어 새로운 악기인 기타를 배우기로 했습니다.

피아노와 기타는 다르지만, 피아노를 배울 때 익힌 음악 이론과 리듬 감각은 기타를 배우는 데 큰 도움이 됩니다.

즉, 기존의 피아노 학습 경험을 바탕으로 기타를 더 빠르고 쉽게 배울 수 있는 것입니다.

이와 비슷하게, 전이 학습은 기존에 학습한 지식을 새로운 문제에 적용하여 학습 효율을 높입니다.

새로운 문제에 대해 많은 데이터를 필요로 하지 않습니다. 기존에 학습된 모델의 지식을 활용하므로, 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있습니다.

사전 학습된 모델의 특성을 활용하므로, 처음부터 모델을 학습시키는 것보다 훨씬 빠르게 학습을 완료할 수 있습니다.

특히, 새로운 데이터셋이 기존 데이터셋과 유사한 경우, 전이 학습을 통해 매우 높은 성능을 달성할 수 있습니다.