딥러닝: 유사성 학습을 위한 Siamese Network

딥러닝 분야에서 유사성 학습은 두 객체 간의 유사도를 측정하는 중요한 문제입니다. Siamese Network (샴 쌍둥이 네트워크)는 이러한 문제 해결을 위해 설계된 특별한 신경망 구조입니다. 이 글에서는 Siamese Network가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 어떤 응용 분야에 활용되는지 자세히 알아보겠습니다.

🤝 Siamese Network란? (Siamese Network - 샴 네트워크)

Siamese Network는 동일한 가중치를 공유하는 두 개의 동일한 신경망으로 구성됩니다. 각 네트워크는 입력 객체를 처리하고, 출력 임베딩(embedding)을 생성합니다. 두 임베딩 간의 거리를 계산하여 입력 객체 간의 유사도를 측정합니다. 이러한 구조는 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터 유형에 적용될 수 있습니다.

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💡 작동 원리 (How it works - 작동 방식)

Siamese Network의 핵심은 '쌍'을 이루어 학습하는 것입니다. 학습 데이터는 두 객체 쌍으로 구성되며, 각 쌍은 유사하거나(positive pair - 긍정 쌍), 그렇지 않거나(negative pair - 부정 쌍)로 레이블됩니다.

1. 입력 (Input - 입력): 두 개의 입력 객체 (예: 이미지)가 Siamese Network에 입력됩니다. 각 객체는 동일한 네트워크에 의해 처리됩니다.
2. 임베딩 생성 (Embedding Generation - 임베딩 생성): 각 네트워크는 입력 객체를 저차원 임베딩 벡터로 변환합니다. 이 임베딩은 입력 객체의 특징을 표현합니다.
3. 거리 계산 (Distance Calculation - 거리 계산): 두 임베딩 벡터 간의 거리 (예: 유클리드 거리)를 계산합니다. 유사한 객체는 작은 거리를, 다른 객체는 큰 거리를 갖도록 학습합니다.
4. 손실 함수 (Loss Function - 손실 함수): 손실 함수는 네트워크가 올바르게 학습되도록 합니다. Contrastive loss (대비 손실) 또는 Triplet loss (트리플렛 손실)가 일반적으로 사용됩니다. Contrastive loss는 유사한 쌍은 임베딩 거리를 줄이고, 다른 쌍은 임베딩 거리를 늘리도록 합니다. Triplet loss는 anchor (기준), positive (유사), negative (비유사)의 세 가지 객체 간의 거리를 기반으로 학습합니다.

Python 코드 예시 (Python Code Example - 파이썬 코드 예시):

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Lambda, Embedding, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
import tensorflow.keras.backend as K

def euclidean_distance(vectors):
    (featsA, featsB) = vectors
    sumSquared = K.sum(K.square(featsA - featsB), axis=1, keepdims=True)
    return K.sqrt(K.maximum(sumSquared, K.epsilon()))

# 입력 정의
input_shape = (100,)
left_input = Input(input_shape)
right_input = Input(input_shape)

# 샴 네트워크 생성
shared_lstm = tf.keras.Sequential([
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(128, activation='relu')
])

left_output = shared_lstm(left_input)
right_output = shared_lstm(right_input)

# 거리 계산 레이어
distance = Lambda(euclidean_distance)([left_output, right_output])

# 모델 정의
model = Model(inputs=[left_input, right_input], outputs=distance)

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🔑 손실 함수 (Loss Function - 손실 함수) 상세

Siamese Network 학습의 핵심은 적절한 손실 함수를 선택하는 것입니다. 가장 널리 사용되는 손실 함수는 다음과 같습니다.

• Contrastive Loss (대비 손실):

  • 유사한 쌍에 대해서는 임베딩 간의 거리를 줄입니다.
  • 비유사한 쌍에 대해서는 임베딩 간의 거리를 특정 마진(margin) 이상으로 유지합니다.
  • 수식: L(W, (X1, X2), Y) = Y * D^2 + (1 - Y) * max(0, margin - D)^2
    • D: 임베딩 간의 유클리드 거리
    • Y: 유사성 레이블 (0 또는 1)
    • margin: 비유사 쌍에 대한 최소 거리

• Triplet Loss (트리플렛 손실):

  • Anchor (기준), Positive (유사), Negative (비유사) 객체 간의 거리를 활용합니다.
  • Positive 객체는 Anchor에 가깝게, Negative 객체는 Anchor에서 멀어지도록 학습합니다.
  • 수식: L(W, A, P, N) = max(0, d(A, P) - d(A, N) + margin)
    • d(A, P): Anchor와 Positive 간의 거리
    • d(A, N): Anchor와 Negative 간의 거리
    • margin: 긍정/부정 쌍 간의 최소 거리 차이

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🖼️ 응용 분야 (Applications - 응용 분야)

Siamese Network는 다양한 분야에서 활용됩니다.

• 이미지 유사성 (Image Similarity - 이미지 유사성): 이미지 검색, 중복 이미지 감지, 얼굴 인식 등에 사용됩니다.
• 자연어 처리 (Natural Language Processing - 자연어 처리): 문장 유사도 측정, 의미 중복 감지, 텍스트 검색 등에 활용됩니다.
• 음성 인식 (Speech Recognition - 음성 인식): 화자 인식, 음성 감지 등에 사용됩니다.
• 생물 정보학 (Bioinformatics - 생물 정보학): 단백질 간의 유사성 측정, DNA 서열 분석 등에 사용됩니다.

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✔️ 장점 (Advantages - 장점)

• 적은 데이터로 학습 가능 (Learn with less data - 적은 데이터로 학습 가능): Siamese Network는 각 클래스에 대해 많은 데이터를 필요로 하지 않습니다. 특히, One-shot learning (원샷 학습)과 같이, 단 하나의 샘플만으로도 새로운 클래스를 학습할 수 있습니다.
• 유사성 측정에 효과적 (Effective for Similarity measurement - 유사성 측정에 효과적): 두 객체 간의 유사도를 직접적으로 측정하는 데 특화되어 있습니다.
• 다양한 데이터 유형에 적용 가능 (Applicable to various data types - 다양한 데이터 유형에 적용 가능): 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 적용할 수 있습니다.

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❗ 단점 (Disadvantages - 단점)

• 학습 과정이 복잡할 수 있음 (Learning process can be complex - 학습 과정이 복잡할 수 있음): 손실 함수 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝이 중요합니다.
• 계산 비용 (Computational cost - 계산 비용): 두 개의 신경망을 사용하므로, 단일 신경망보다 계산 비용이 높을 수 있습니다.

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🎓 핵심 용어 정리 (Key Term Summary - 핵심 용어 정리)

• Siamese Network (샴 네트워크): 동일한 가중치를 공유하는 두 개의 신경망 구조.
• Embedding (임베딩): 객체의 특징을 저차원 벡터로 표현하는 것.
• Contrastive Loss (대비 손실): 유사성 학습을 위한 손실 함수 중 하나.
• Triplet Loss (트리플렛 손실): Anchor, Positive, Negative 객체 간의 거리를 기반으로 하는 손실 함수.
• Euclidean Distance (유클리드 거리): 두 벡터 간의 거리를 측정하는 방법.
• Positive pair (긍정 쌍): 서로 유사한 객체 쌍.
• Negative pair (부정 쌍): 서로 유사하지 않은 객체 쌍.

Siamese Network는 유사성 학습 문제에 대한 강력한 솔루션을 제공하며, 다양한 실제 문제에 적용될 수 있습니다. 이 글을 통해 Siamese Network의 기본 원리를 이해하고, 실제 응용 분야에 대한 영감을 얻기를 바랍니다.