AI와 생활

딥러닝 - NAS(Neural Architecture Search)를 통한 경량 모델 설계

In my life 2025. 3. 19. 06:06

1. 서론

딥러닝 모델의 성능이 비약적으로 발전하면서 모델의 크기와 복잡성도 급증하고 있습니다. 하지만 대형 모델은 계산 비용이 높고 모바일 및 엣지 디바이스에서의 배포와 운영이 어려워집니다. 이에 따라 성능을 유지하면서 연산 효율성을 개선할 수 있는 다양한 경량화 기법들이 연구되고 있으며, 그 중에서도 **NAS(Neural Architecture Search)**는 가장 효과적인 자동화된 모델 경량화 및 최적화 기술로 주목받고 있습니다.

NAS는 신경망 아키텍처를 자동으로 탐색하고 최적화하는 기술입니다. 기존에는 전문가가 수작업으로 모델 아키텍처를 설계했지만, NAS는 강화 학습(Reinforcement Learning), 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm), 그래디언트 기반 탐색(Gradient-based Search) 등 다양한 자동화 기술을 활용하여 최적의 모델 구조를 찾아냅니다. 이를 통해 모델 성능을 유지하면서도 연산량을 줄이고 메모리 사용량을 최적화할 수 있습니다.

본 글에서는 NAS의 원리, 주요 기법, 성능 최적화 전략, 실제 적용 사례 및 도전 과제를 심층적으로 분석합니다.

2. NAS(Neural Architecture Search)의 개념 및 원리

 

NAS(Neural Architecture Search)의 개념 및 원리

 

2.1 NAS의 정의

NAS는 주어진 성능 목표를 만족하면서 연산 효율성을 극대화하는 모델 아키텍처를 자동으로 탐색하는 기법입니다. NAS는 다음과 같은 요소로 구성됩니다:

  • 탐색 공간(Search Space): 모델 아키텍처를 정의하는 요소(레이어 수, 커널 크기, 활성화 함수 등)의 범위
  • 탐색 전략(Search Strategy): 탐색 공간에서 최적의 모델을 찾는 방식
  • 평가 기준(Evaluation Criteria): 모델 성능과 효율성을 평가하는 기준(예: 정확도, 연산량, 메모리 사용량 등)

2.2 NAS의 주요 목표

  • 성능 개선: 모델의 정확도 및 일반화 성능 강화
  • 경량화: 모델의 크기 및 연산량 축소
  • 탐색 효율성: 탐색 속도 및 계산 자원 사용 효율성 극대화

2.3 NAS의 원리

NAS는 다음과 같은 단계로 수행됩니다:

  1. 탐색 공간 설정: 모델 구조의 하이퍼파라미터 범위 정의
  2. 탐색 전략 적용: 강화 학습, 진화 알고리즘, 그래디언트 기반 탐색 등 사용
  3. 모델 학습 및 평가: 생성된 모델 아키텍처를 학습하고 성능 평가 수행
  4. 최적 모델 선택: 탐색 결과 중 성능이 가장 우수하고 경량화된 모델 선택

3. 주요 NAS 기법

 

강화 학습 기반 NAS (RL-Based NAS)

 

3.1 강화 학습 기반 NAS (RL-Based NAS)

강화 학습을 통해 탐색 공간에서 최적의 아키텍처 구조를 찾는 기법입니다. 에이전트가 상태(state), 행동(action), 보상(reward)을 통해 탐색을 수행합니다.

예시: NASNet, EfficientNet

3.2 진화 알고리즘 기반 NAS (Evolutionary Algorithm-Based NAS)

유전 알고리즘을 기반으로 최적의 모델 구조를 탐색합니다. 변이(Mutation), 교배(Crossover), 선택(Selection)을 수행합니다.

예시: AmoebaNet, Genetic CNN

3.3 그래디언트 기반 NAS (Gradient-Based NAS)

탐색 공간에서 그래디언트를 계산해 최적의 구조를 탐색하는 기법입니다. **경사 하강법(Gradient Descent)**을 적용합니다.

예시: DARTS (Differentiable Architecture Search)

4. 성능 최적화 전략

4.1 탐색 공간 축소

레이어 수, 필터 크기 등 탐색 공간을 축소해 탐색 속도를 향상시킵니다.

4.2 성능-경량화 균형 조정

모델 성능과 크기 사이의 균형을 조정하여 최적화합니다. 비용 함수에 메모리 사용량 및 연산량을 반영합니다.

4.3 전이 학습(Transfer Learning) 적용

기존 탐색된 아키텍처를 기반으로 성능 개선을 위해 전이 학습을 적용합니다.

5. 실제 적용 사례

5.1 NASNet (Google)

강화 학습 기반 NAS를 적용하여 기존 모델 대비 연산량 20% 감소, 성능 5% 향상을 달성한 사례입니다.

5.2 EfficientNet (Google)

NAS와 저밀도 표현을 결합하여 모델 크기 80% 감소, 정확도 유지를 성공적으로 구현한 사례입니다.

5.3 DARTS (Differentiable Architecture Search)

그래디언트 기반 NAS를 적용하여 탐색 속도 10배 향상을 이루어낸 사례입니다.

5.4 MnasNet

강화 학습 기반 탐색을 통해 모바일에서의 최적 성능과 연산량 균형을 달성한 사례입니다.

6. 도전 과제

  • 탐색 공간 크기 증가에 따른 계산량 급증 문제
  • 하드웨어 의존성 문제: 특정 디바이스에 최적화 필요
  • 모델 성능과 경량화 간의 균형 조정 문제

7. 결론

NAS는 모델 아키텍처를 자동으로 탐색하고 최적화하는 효과적인 기술입니다. 강화 학습, 진화 알고리즘, 그래디언트 기반 탐색 등 다양한 전략이 존재하며, EfficientNet, NASNet 등의 모델에서 성공적인 결과를 보였습니다. 앞으로는 탐색 속도 개선, 성능-경량화 균형 조정 및 하드웨어 특화된 NAS 기술이 주요 연구 방향이 될 것입니다.