자동 경량화 학습 기법: Neural Architecture Search(NAS) 활용

자동 경량화 학습 기법: Neural Architecture Search(NAS) 활용

 

상상해보세요. 우리 주머니 속 스마트폰이 실시간으로 사람의 얼굴을 인식하고, 복잡한 트래픽 정보를 예측하며, 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 세상을. 이 모든 것이 가능한 이유는 인공지능(AI) 덕분이지만, 이러한 기술이 동작하기 위해서는 상당한 연산 자원과 메모리가 필요합니다. 하지만 모바일 기기나 IoT 센서처럼 자원이 제한된 디바이스에서는 이런 AI 기능을 구현하기가 쉽지 않습니다. 그래서 경량 신경망 설계가 중요한데, 여기에 혁신적인 기법인 Neural Architecture Search(NAS)가 등장하게 된 것이죠.

 

NAS는 AI가 스스로 최적의 신경망 구조를 찾아주는 기술입니다. 사람의 수작업 없이도 다양한 경량화 기법을 적용해 모델을 최적화할 수 있으며, 이를 통해 성능을 유지하면서도 메모리와 연산 자원을 줄일 수 있습니다. 이 글에서는 NAS가 어떻게 경량화된 신경망 구조를 자동으로 설계하고 최적화하는지, 그리고 이를 통해 AI의 실생활 적용이 어떻게 확장될 수 있는지를 다룹니다.

 

Neural Architecture Search (NAS)란?: 자동화된 신경망 구조 탐색

NAS는 AI 모델 설계 과정에서 신경망 구조의 최적화를 자동으로 수행하는 기술입니다. 이 기술은 탐색 공간(Search Space), 탐색 전략(Search Strategy), 성능 추정 전략(Performance Estimation Strategy)이라는 세 가지 요소로 구성됩니다. 각각의 요소는 다양한 가능성을 검토하고, 최적의 경량화 신경망을 설계하는 데 중점을 둡니다.

 

NAS의 주요 접근 방식: 신경망 구조를 최적화하는 다양한 기법

NAS는 다양한 탐색 전략을 통해 신경망 구조를 최적화합니다. 주로 사용되는 NAS 기법은 다음과 같습니다:

• 강화학습 기반 NAS:
  AI 에이전트가 신경망 구조를 설계하고, 그 성능에 따라 보상을 받는 방식입니다. 강화학습은 순차적으로 구조를 개선하며, AI 모델의 성능을 점진적으로 향상시킵니다.
• 진화 알고리즘 기반 NAS:
  자연 선택의 원리를 모방하여 성능이 우수한 신경망 구조가 다음 세대에서 선택되고 진화하도록 설계하는 방식입니다. 이를 통해 더 복잡하고 강력한 구조를 탐색할 수 있습니다.
• 그라디언트 기반 NAS:
  구조 파라미터를 연속적인 변수로 완화한 후, 그라디언트 기반 최적화를 수행하는 방식입니다. 이 방법은 효율적으로 탐색 시간을 줄이면서 신경망 구조의 성능을 최적화합니다.

 

경량 신경망을 위한 NAS 기법: 실제 사례와 응용

Neural Architecture Search(NAS)는 인공지능이 스스로 최적의 신경망 구조를 탐색하는 기법입니다. 경량 신경망을 위한 NAS 기법은 특히 메모리와 연산 자원이 제한된 환경에서 큰 효과를 발휘하는데, 여러 실제 사례와 응용을 통해 NAS의 실효성을 확인할 수 있습니다. 여기서 다루는 주요 NAS 기법과 함께 이를 어떻게 활용할 수 있는지, 구체적인 예시를 살펴보겠습니다.

 

MnasNet: 모바일 디바이스를 위한 NAS 기법

MnasNet은 Google에서 개발한 NAS 기법으로, 모바일 환경에서 동작할 수 있도록 설계된 경량 신경망입니다. 이 모델은 정확도와 지연 시간(처리 속도)을 동시에 고려하는 다중 목적 최적화(Multi-Objective Optimization) 방식을 사용하여, 모바일 디바이스에서 높은 성능과 적은 지연 시간을 달성할 수 있습니다.

 

실제 사례:

MnasNet은 Google의 Pixel 스마트폰에서 동작하도록 최적화되었습니다.
ImageNet 데이터셋에서 75.2%의 정확도를 달성했으며, MobileNetV2와 비교해 성능이 1.8% 향상되었습니다.
Pixel 1 스마트폰에서 MnasNet의 지연 시간은 78ms로, 기존 모델보다 훨씬 적은 시간 내에 결과를 처리할 수 있었습니다.

ProxylessNAS: 하드웨어 인식 NAS

ProxylessNAS는 하드웨어 인식 네트워크 탐색을 지향하며, 실제 사용될 디바이스에서 신경망 구조를 직접 탐색하는 방식입니다. ProxylessNAS는 메모리 사용량을 크게 줄이면서도 성능을 유지하는 경량화 기법을 통해, 하드웨어 성능을 극대화할 수 있습니다.

 

실제 사례:

ProxylessNAS는 GPU, CPU 같은 실제 하드웨어에서 직접 테스트하면서 구조를 최적화할 수 있습니다.
GPU 1개를 사용해 탐색 시간이 8일이 소요되었고, ImageNet에서 74.6%의 정확도를 달성하였으며, 모델 크기는 7MB로, MobileNetV2보다 약 20% 더 적은 메모리를 사용합니다.

Once-for-All (OFA) Network: 다양한 하드웨어에 최적화된 NAS

Once-for-All(OFA) Network는 다양한 하드웨어에 맞춰 여러 신경망을 설계할 수 있는 혁신적인 NAS 기법입니다. 이 기법은 한 번의 학습으로 다수의 서브네트워크를 동시에 최적화할 수 있어, 각 디바이스에 맞는 최적화된 경량 신경망을 쉽게 배포할 수 있습니다.

 

실제 사례:

OFA는 GPU 8개를 사용해 약 3일 만에 학습이 완료되었으며, 1,000개 이상의 서브네트워크를 동시 최적화했습니다.
다양한 디바이스(모바일 CPU, GPU, DSP)에서 최고의 성능을 낼 수 있도록 최적화되었으며, ImageNet에서 SOTA(State-of-the-Art) 성능을 달성했습니다.

EfficientNet: NAS를 통한 복합 스케일링 적용

EfficientNet은 NAS를 활용해 신경망의 기본 구조를 탐색한 후, 복합 스케일링(Compound Scaling)을 적용해 최적화된 경량 모델을 구축한 사례입니다. 이 기법은 신경망의 너비, 깊이, 해상도를 균형 있게 스케일링하여 성능과 효율성을 극대화합니다.

 

실제 사례:

EfficientNet은 기존 ConvNet보다 10% 더 적은 파라미터로 ImageNet 데이터셋에서 84.4%의 정확도를 달성했습니다.
복합 스케일링을 통해 모델 성능을 유지하면서도 메모리 사용량과 연산 자원을 줄였습니다.

 

NAS를 이용한 경량화 기법: 최적의 아키텍처 자동 탐색

NAS는 다음과 같은 경량화 기법을 통해 AI 모델의 크기를 줄이면서 성능을 유지할 수 있습니다:

• 채널 수 최적화:
  각 레이어의 채널 수를 자동으로 결정하여 모델의 파라미터 수와 메모리 사용량을 줄입니다.
• 커널 크기 선택:
  3x3, 5x5, 7x7 등 다양한 커널 크기 중 최적의 크기를 선택하여 연산량을 줄이고 성능을 최적화합니다.
• 스킵 연결 최적화:
  NAS는 ResNet 스타일의 스킵 연결을 자동으로 추가하거나 제거하여 신경망의 깊이와 성능을 최적화합니다.
• 연산자 선택:
  일반 합성곱, 깊이별 분리 합성곱, 그룹 합성곱 등 다양한 연산자 중에서 최적의 연산자를 선택해 성능을 최적화합니다.
• 예시:
  EfficientNet은 NAS로 기본 구조를 탐색한 후, 복합 스케일링을 적용하여 최적화되었습니다. 이를 통해 ImageNet 데이터셋에서 84.4%의 정확도를 달성했으며, 기존 신경망보다 파라미터 수를 10% 줄였습니다.

 

NAS의 효율성 개선 기법

NAS는 일반적으로 계산 비용이 많이 드는 작업이지만, 몇 가지 효율성 개선 기법을 활용해 탐색 속도를 높일 수 있습니다.

 

가중치 공유(Weight Sharing): NAS 탐색 과정에서 동일한 가중치를 여러 구조에서 재사용함으로써 학습 시간을 단축시킬 수 있습니다.

• 예시: DARTS(Differentiable Architecture Search)는 가중치 공유를 사용해 탐색 시간을 1일로 줄였으며, CIFAR-10에서 97.2%의 정확도를 달성했습니다.

프로그레시브 NAS(Progressive NAS): 간단한 구조부터 시작해 점진적으로 복잡한 구조로 발전시키는 기법입니다.

• 예시: 이 기법은 초기에는 간단한 신경망을 탐색하고, 이후 탐색 범위를 넓혀 더 복잡한 신경망을 탐색하면서 연산 자원을 절약합니다.

차별화된 근사(Differentiable Approximation): 구조 선택을 연속적인 최적화 문제로 변환해 탐색 효율성을 높이는 방법입니다.

• 예시: DARTS는 차별화된 근사 기법을 통해, GPU 1개로 1일 만에 탐색을 완료하면서도 높은 성능을 유지했습니다.

 

NAS의 도전 과제와 해결 방안: 경량화 및 탐색의 한계

• 계산 비용과 리소스 요구:
  NAS는 대규모 탐색 공간을 다루기 때문에 많은 계산 자원이 필요합니다. 이를 해결하기 위해 더 나은 탐색 공간 정의 및 가중치 공유와 같은 비용 절감 기법이 연구되고 있습니다.
• 탐색 공간 설계의 어려움:
  탐색 공간이 너무 크거나 복잡할 경우, NAS는 비효율적인 탐색을 할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 탐색 공간의 제약 조건 설정이 필요합니다.
• 일반화 능력 문제:
  NAS로 탐색된 신경망 구조가 특정 데이터셋에 과적합될 위험이 있습니다. 이를 해결하기 위해 전이 학습 기반 NAS 및 메타 학습을 적용하여 일반화 능력을 높일 수 있습니다.

 

NAS와 경량 신경망의 미래

 

Neural Architecture Search(NAS)는 AI 모델 설계를 자동화하면서 효율적인 경량화를 동시에 이뤄낼 수 있는 강력한 도구입니다. 다양한 탐색 기법을 통해 적은 자원으로도 성능을 최적화하는 신경망 구조를 찾아내며, 이는 특히 모바일, IoT, 엣지 디바이스 등에서 높은 실효성을 발휘합니다. 앞으로 NAS의 발전은 단순히 경량화를 넘어, 더 다양한 작업과 환경에 적응할 수 있는 맞춤형 신경망을 설계하는 데 큰 도움을 줄 것입니다.

 

NAS의 자동화된 경량화 기술은 AI가 더 다양한 산업과 일상에 침투하는 데 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 이를 통해 제한된 리소스 환경에서도 AI가 고성능을 유지하며, 스마트폰, 웨어러블, 자율주행차와 같은 기술들이 더욱 강력한 성능을 발휘하게 될 날이 머지않았습니다.