생성적 접근법과 판별적 접근법

생성적 접근법 (Generative Approaches)

생성적 접근법은 데이터의 분포를 모델링하려는 목표를 가지고 있습니다. 이 방법은 주어진 입력 데이터(예: 이미지)로부터 데이터셋 내의 다른 데이터를 생성하거나 재구성할 수 있는 모델을 학습시키는 데 초점을 맞춥니다. 대표적인 생성적 모델로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

• Generative Adversarial Networks (GANs): 실제 데이터와 구별할 수 없는 데이터를 생성하도록 설계된, 서로 경쟁하는 두 개의 네트워크(생성자와 판별자)로 구성됩니다.
• Variational Autoencoders (VAEs): 입력 데이터를 잠재 공간의 낮은 차원의 표현으로 압축한 후, 이 표현에서 원본 데이터를 재생성하는 모델입니다.
• Autoencoders: 입력을 잠재 표현으로 인코딩하고 다시 입력 데이터로 디코딩하여, 데이터의 효율적인 표현을 학습합니다.

생성적 접근법의 장점은 모델이 데이터의 복잡한 구조를 내면화하여, 새로운 데이터를 생성할 수 있다는 점입니다. 그러나 이러한 방식은 픽셀 수준에서 정확한 데이터를 생성하는 것에 많은 계산 자원을 소모할 수 있으며, 표현 학습과 직접적인 연관이 없을 수 있습니다.

판별적 접근법 (Discriminative Approaches)

판별적 접근법은 지도 학습에서 사용되는 목적 함수와 유사한 것을 사용하여, 라벨이 주어지지 않은 데이터로부터 표현을 학습합니다. 이는 다음과 같은 방법들을 포함할 수 있습니다:

• Self-supervised Learning: 데이터 자체에서 라벨을 생성하고, 이를 예측하는 작업을 통해 유용한 표현을 학습합니다. 예를 들어, 이미지의 일부를 가리고 나머지 부분에서 가려진 부분을 예측하도록 합니다.
• Contrastive Learning: 비슷한(긍정적인) 예시들이 서로 가까워지고, 다른(부정적인) 예시들이 멀어지도록 표현을 학습합니다.
• Pretext Tasks: 이미지의 일부분을 회전시키거나, 퍼즐 조각을 재배열하는 등의 작업을 수행하도록 학습하고, 이를 통해 강력한 특징 추출기를 개발합니다.

판별적 접근법은 생성적 접근법보다 종종 더 적은 계산 비용으로 유용한 특징을 학습할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 이러한 접근법은 설계된 전제 작업에 대한 모델의 성능이 표현의 품질을 결정한다는 한계가 있습니다. 즉, 전제 작업이 실제 문제와 얼마나 관련이 있는지에 따라 학습된 특징의 유용성이 달라질 수 있습니다.

이 두 접근법은 각각의 장단점을 가지고 있으며, 종종 서로 보완적인 방식으로 사용됩니다. 생성적 접근법은 데이터의 내재된 구조와 분포를 이해하는 데 강점을 가지고 있는 반면, 판별적 접근법은 특정 작업에 필요한 유용한 특징을 추출하는 데 초점을 맞춥니다.