파인튜닝의 유형

1. 완전 파인튜닝(Full Fine-Tuning)

완전 파인튜닝(Full Fine-Tuning)은 사전 학습된 모델의 모든 층을 학습시키는 방법이다. 이 방법에서는 모델의 모든 가중치가 새로운 데이터에 맞게 조정된다. 예를 들어, 이미지 인식 모델에서 사전 학습된 모든 계층을 사용하여 새로운 데이터셋으로 학습을 진행하면, 모델은 기존에 학습한 지식을 활용하면서도 새로운 데이터에 최적화된 상태로 전환된다. 이 방법은 특히 모델이 새로운 도메인에 대해 완전히 적응해야 할 때 유용하다.

 

2. 부분 파인튜닝(Partial Fine-Tuning)

부분 파인튜닝(Partial Fine-Tuning)은 모델의 일부 층만 학습시키고 나머지 층은 고정(freeze)된 상태로 유지하는 방법이다. 예를 들어, 사전 학습된 모델의 초기 층(저수준 특징을 학습하는 층)을 고정하고, 마지막 층(고수준 특징을 학습하는 층)만 재학습시키는 경우를 들 수 있다. 이 방법은 모델이 특정한 고수준의 특징에 더 집중하게 하면서도 사전 학습된 저수준 특징을 유지할 수 있도록 도와준다.

 

 

3. 하이퍼파라미터 파인튜닝(Hyperparameter Fine-Tuning)

하이퍼파라미터 파인튜닝(Hyperparameter Fine-Tuning)은 모델의 구조를 고정한 상태로 두고, 학습률(learning rate), 배치 크기(batch size) 등의 하이퍼파라미터를 조정하여 성능을 최적화하는 방법이다. 이 방법은 모델의 가중치를 크게 변경하지 않고도 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로, 특정 데이터셋에 대한 미세한 조정을 통해 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 학습률을 낮추어 학습을 진행하면 기존 지식을 보존하면서도 새로운 데이터에 대한 적응력을 높일 수 있다.