NSL(Neural Structured Learning)은 표준 기능 입력 외에 구조화된 신호를 사용하여 신경망을 훈련할 수 있도록 Google에서 개발한 기계 학습 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 데이터에 모델 성능을 향상시키는 데 활용할 수 있는 고유 구조가 있는 시나리오에서 특히 유용합니다. 고양이와 개 사진이 많은 상황에서 NSL을 적용하면 이미지 간의 관계를 훈련 과정에 통합하여 학습 과정을 향상시킬 수 있습니다.
이 시나리오에서 NSL을 적용할 수 있는 한 가지 방법은 그래프 정규화를 사용하는 것입니다. 그래프 정규화에는 노드가 데이터 포인트(이 경우 고양이와 개 이미지)를 나타내고 가장자리가 데이터 포인트 간의 관계를 나타내는 그래프를 구성하는 작업이 포함됩니다. 이러한 관계는 시각적으로 유사한 이미지가 그래프의 가장자리로 연결되는 등 이미지 간의 유사성을 기반으로 정의할 수 있습니다. NSL은 이 그래프 구조를 훈련 프로세스에 통합함으로써 모델이 이미지 간의 관계를 존중하는 표현을 학습하도록 장려하여 일반화와 견고성을 향상시킵니다.
그래프 정규화와 함께 NSL을 사용하여 신경망을 훈련할 때 모델은 이미지의 원시 픽셀 값뿐만 아니라 그래프에 인코딩된 관계에서도 학습합니다. 이는 개별 사례를 넘어 데이터의 기본 구조를 캡처하는 방법을 학습하므로 모델이 보이지 않는 데이터에 대해 더 효과적으로 일반화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고양이와 개 이미지의 맥락에서 이는 모델이 각 클래스에 특정한 특징을 학습하지만 그래프의 관계를 기반으로 두 클래스 간의 유사점과 차이점도 포착한다는 의미일 수 있습니다.
NSL이 기존 이미지를 기반으로 새로운 이미지를 생성할 수 있는지 여부에 대한 질문에 대답하려면 NSL 자체가 새로운 이미지를 생성하지 않는다는 점을 명확히 하는 것이 중요합니다. 대신 NSL은 그래프 관계와 같은 구조화된 신호를 학습 프로세스에 통합하여 신경망의 훈련 프로세스를 향상시키는 데 사용됩니다. NSL의 목표는 새로운 데이터 포인트를 생성하는 것이 아니라 제공된 데이터로부터 학습하는 모델의 능력을 향상시키는 것입니다.
NSL은 데이터의 기본 구조를 캡처하기 위해 그래프 정규화를 통합함으로써 고양이와 개 이미지와 같이 구조화된 관계가 있는 데이터세트에서 신경망을 훈련하는 데 적용될 수 있습니다. 이는 데이터의 원시 기능 외에도 데이터 포인트 간의 관계를 활용하여 모델 성능 및 일반화를 향상시킬 수 있습니다.
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