컴퓨터 비전에서 과적합이란 무엇이며 이를 방지하는 방법은 무엇인가요?

오버피팅이란 무엇인가요?

과적합은 모델이 새로운 입력에 광범위하게 적용되는 패턴을 학습하는 대신 학습 데이터를 암기할 때 발생합니다. 모델이 학습 데이터에 너무 집중하게 되면 이전에 본 적이 없는 새로운 이미지나 상황에 어려움을 겪게 됩니다.

컴퓨터 비전에서 과적합은 다양한 작업에 영향을 미칠 수 있습니다. 밝고 선명한 이미지로만 학습된 분류 모델은 조도가 낮은 환경에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 완벽한 이미지에서 학습하는 객체 감지 모델은 혼잡하거나 지저분한 장면에서 실패할 수 있습니다. 마찬가지로 인스턴스 분할 모델은 통제된 환경에서는 잘 작동하지만 그림자나 겹치는 물체에서는 문제가 발생할 수 있습니다.

이는 모델이 통제된 훈련 조건을 넘어 일반화할 수 있어야 하는 실제 AI 애플리케이션에서 문제가 됩니다. 예를 들어 자율 주행 자동차는 다양한 조명 조건, 날씨, 환경에서 보행자를 감지할 수 있어야 합니다. 훈련 세트에 과도하게 맞춘 모델은 예측할 수 없는 시나리오에서 안정적으로 작동하지 못합니다.

오버피팅은 언제, 왜 발생하나요?

과적합은 일반적으로 불균형한 데이터 세트, 과도한 모델 복잡성, 과도한 학습으로 인해 발생합니다. 주요 원인은 다음과 같습니다:

• 제한된 훈련 데이터: 데이터 세트가 작으면 모델이 패턴을 일반화하기보다는 암기하게 됩니다. 50개의 새 이미지로만 학습된 모델은 해당 데이터 세트 이외의 새 종을 감지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
  
  
• 매개변수가 너무 많은 복잡한 모델: 레이어와 뉴런이 지나치게 많은 딥 네트워크는 필수 기능에 집중하기보다 세부적인 내용을 기억하는 경향이 있습니다.
  
  
• 부족 데이터 증강: 자르기, 뒤집기, 회전과 같은 변형이 없으면 모델은 정확한 학습 이미지에서만 학습할 수 있습니다.
  
  
• 장기간의 훈련: 모델이 에포크라고 하는 훈련 데이터를 너무 많이 반복하면 일반적인 패턴을 학습하는 대신 세부 사항을 암기하게 되어 적응력이 떨어집니다.
  
  
• 일관되지 않거나 노이즈가 있는 레이블: 레이블이 잘못 지정된 데이터는 모델이 잘못된 패턴을 학습하게 만듭니다. 이는 수동으로 레이블을 지정한 데이터 세트에서 흔히 발생합니다.

모델 복잡성, 데이터 세트 품질, 학습 기법에 대한 균형 잡힌 접근 방식은 더 나은 일반화를 보장합니다.

오버핏과 언더핏

과적합과 과소적합은 딥러닝에서 완전히 극과 극을 이루는 두 가지 문제입니다.

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과적합은 모델이 너무 복잡하여 학습 데이터에 지나치게 집중할 때 발생합니다. 일반적인 패턴을 학습하는 대신 배경 소음과 같이 관련 없는 작은 세부 사항까지 암기합니다. 이로 인해 모델은 학습 데이터에서는 잘 작동하지만 새로운 이미지에서는 어려움을 겪게 되며, 이는 모델이 다양한 상황에 적용되는 패턴을 인식하는 방법을 제대로 학습하지 못했음을 의미합니다.

모델이 너무 기본적이어서 데이터의 중요한 패턴을 놓치는 경우 과소적합이 발생합니다. 이는 모델의 레이어가 너무 적거나, 학습 시간이 충분하지 않거나, 데이터가 제한되어 있을 때 발생할 수 있습니다. 결과적으로 중요한 패턴을 인식하지 못하고 부정확한 예측을 하게 됩니다. 이는 모델이 작업을 제대로 이해하기에 충분한 학습을 하지 못했기 때문에 학습 데이터와 테스트 데이터 모두에서 성능이 저하되는 결과로 이어집니다. 

잘 훈련된 모델은 복잡성과 일반화 사이의 균형을 찾습니다. 관련 패턴을 학습할 수 있을 만큼 충분히 복잡해야 하지만, 기본 관계를 인식하는 대신 데이터를 암기할 정도로 복잡해서는 안 됩니다.

과적합을 식별하는 방법

다음은 모델이 과적합하다는 것을 나타내는 몇 가지 징후입니다:

• 학습 정확도가 검증 정확도보다 훨씬 높으면 모델 과적합일 가능성이 높습니다.
  ↪f_200D↩
• 교육 손실과 검증 손실 간의 격차 확대는 또 다른 강력한 지표입니다.
  ↪f_200D↩
• 이 모델은 오답에 너무 자신감이 넘쳐서 패턴을 이해하는 대신 세부 사항을 암기한 것으로 보입니다.

모델이 잘 일반화되도록 하려면 실제 상황을 반영하는 다양한 데이터 세트에서 테스트해야 합니다.

컴퓨터 비전에서 과적합을 방지하는 방법

과적합은 피할 수 없는 것이 아니며 예방할 수 있습니다. 올바른 기술을 사용하면 컴퓨터 비전 모델이 학습 데이터를 암기하는 대신 일반적인 패턴을 학습할 수 있으므로 실제 애플리케이션에서 더욱 안정적으로 작동할 수 있습니다. 

컴퓨터 비전에서 과적합을 방지하는 5가지 핵심 전략은 다음과 같습니다.

증강 및 합성 데이터로 데이터 다양성 증대

모델이 새로운 데이터에서 잘 작동하도록 돕는 가장 좋은 방법은 데이터 증강 및 합성 데이터를 사용하여 데이터 세트를 확장하는 것입니다. 합성 데이터는 실제 이미지에서 수집하는 대신 컴퓨터로 생성된 데이터입니다. 실제 데이터가 충분하지 않을 때 부족한 부분을 채우는 데 도움이 됩니다.

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데이터 증강은 뒤집기, 회전, 자르기, 밝기 조정 등을 통해 기존 이미지를 약간 변경하여 모델이 세부 사항을 기억하는 데 그치지 않고 다양한 상황에서 사물을 인식하는 방법을 학습합니다.

합성 데이터는 실제 이미지를 구하기 어려울 때 유용합니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차 모델은 컴퓨터로 생성된 도로 장면을 학습하여 다양한 날씨와 조명 조건에서 물체를 감지하는 방법을 배울 수 있습니다. 이렇게 하면 수천 개의 실제 이미지 없이도 모델을 더욱 유연하고 안정적으로 만들 수 있습니다.

사전 학습된 모델 사용 및 데이터 세트 라벨링 개선

처음부터 학습하는 대신 YOLO11 같이 미리 학습된 모델을 사용하면 과적합을 줄일 수 있습니다. YOLO11 대규모 데이터 세트에 대해 학습되었기 때문에 다양한 조건에 걸쳐 일반화할 수 있습니다.

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사전 학습된 모델을 미세 조정하면 새로운 작업을 학습하는 동안에도 이미 알고 있는 내용을 유지할 수 있으므로 학습 데이터를 암기하는 데 그치지 않습니다.

또한 고품질의 데이터 세트 라벨링을 보장하는 것도 필수적입니다. 라벨이 잘못 지정되거나 불균형한 데이터는 모델이 잘못된 패턴을 학습하도록 오도할 수 있습니다. 데이터 세트를 정리하고, 라벨이 잘못 지정된 이미지를 수정하고, 클래스의 균형을 맞추면 정확도가 향상되고 과적합의 위험이 줄어듭니다. 또 다른 효과적인 접근 방식은 모델이 한계를 테스트하도록 설계된 약간 변경되거나 더 까다로운 예제에 노출되는 적대적 학습입니다.

주요 요점

과적합은 컴퓨터 비전에서 흔히 발생하는 문제입니다. 모델이 훈련 데이터에서는 잘 작동하지만 실제 이미지에서는 어려움을 겪을 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 데이터 증강, 정규화, YOLO11 같은 사전 학습된 모델 사용과 같은 기술을 사용하면 정확도와 적응성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

이러한 방법을 적용하면 AI 모델은 다양한 환경에서도 안정성을 유지하고 우수한 성능을 발휘할 수 있습니다. 딥러닝이 발전함에 따라 모델이 제대로 일반화되도록 하는 것이 실제 AI 성공의 핵심이 될 것입니다.

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