An Empirical Study into Clustering of Unseen Datasets with Self-Supervised Encoders
이 논문은 자기 지도 학습 인코더가 지도 학습 인코더보다 미학습 데이터셋에 대해 더 잘 일반화되는 반면, 이를 ImageNet-1k에 미세 조정하면 이러한 이점이 역전된다는 점을 실증적으로 입증하며, 나아가 UMAP 공간에서의 실루엣 점수가 레이블이 없는 데이터의 클러스터링 성능을 평가하는 신뢰할 수 있는 대리 지표로 기능함을 확립한다.
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현대 인공지능의 광활한 풍경 속에서 하나의 강력한 아이디어가 뿌리를 내렸습니다. 바로 기계가 모든 것이 무엇인지 직접 듣는 것이 아니라, 단순히 수백만 개의 이미지를 스스로 봄으로써 세상을 보는 법을 배울 수 있다는 생각입니다. 자기지도 학습(self-supervised learning)이라고 알려진 이 접근 방식은 컴퓨터가 인간이 모든 사진에 이름을 붙여주지 않아도, 스스로 시각적 패턴—형태, 질감, 구조를 인식하는 것—의 정신적 지도를 구축할 수 있게 해줍니다. 일단 컴퓨터가 이 지도를 구축하고 나면, 특정 종류의 새를 식별하거나 의료 스캔 영상을 분류하는 것과 같은 새로운 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 한 가지 결정적인 의문이 남아 있었습니다. 만약 우리가 방대한 일반 사진 라이브러리로부터 학습한 컴퓨터에게 한 번도 본 적 없는 완전히 새로운 이미지 세트를 건네준다면, 그 모델은 여전히 그것들을 이해할 수 있을까요? 이 모델이 추가적인 학습 없이도, 이전에 배운 패턴을 단순히 살펴봄으로써 미지의 사진들을 논리적으로 타당한 방식으로 그룹화할 수 있을까요?
연구진은 컴퓨터의 내부 "지도"를 발견을 위한 도구로 취급함으로써 이 질문에 답하고자 했습니다. 그들은 정답을 알려주며 학습시킨 몇 가지 유형의 사전 훈련된 컴퓨터 비전 모델과, 데이터 속에서 스스로 패턴을 찾아내며 학습한 모델들을 가져와, 매우 다양한 미지의 이미지 컬렉션을 분류하도록 요청했습니다. 이 컬렉션은 자동차나 꽃과 같은 친숙한 사물부터 텍스처, 손글씨 숫자, 심지어 종양 조직의 미세한 모습과 같은 더 추상적인 범주까지 다양했습니다. 연구진은 모델에게 새로운 것을 가르치지 않았습니다. 그저 모델이 이미지를 보고, 이를 특징을 나타내는 숫자 목록으로 변환하게 한 뒤, 표준 정렬 알고리즘을 사용하여 유사한 숫자들을 함께 묶도록 했습니다. 목표는 컴퓨터가 형성한 그룹이 "개"나 "자동차"와 같이 우리가 알고 있는 실제 세계의 범주와 일치하는지, 아니면 배경의 색상이나 이미지의 스타일처럼 전혀 다른 무언가를 바탕으로 그룹을 묶는지 확인하는 것이었습니다.
결과는 이러한 서로 다른 유형의 모델들이 생각하는 방식에 있어 흥미로운 차이를 보여주었습니다. 이미지가 모델이 초기 훈련 중에 보았던 것들과 유사할 때는, 사물의 올바른 이름을 명시적으로 배운 모델들이 가장 뛰어난 성능을 보였습니다. 이들은 익숙한 항목들을 높은 정확도로 분류할 수 있었습니다. 그러나 연구진이 스케치, 회화, 또는 현미경 슬라이드와 같이 훈련 데이터와 매우 다른 이미지들로 옮겨가자, 스스로 학습한 모델들이 학습된 모델들보다 더 우수한 성능을 보이기 시작했습니다. 이 자기 학습 모델들은 완전히 낯선 시각적 세계에서도 근본적인 구조를 찾아내는 데 더 능숙했습니다. 이는 특정 사물을 인식하도록 인간에게 교육받은 모델들은 해당 특정 사물의 세부 사항에 너무 집중하게 된 반면, 스스로 학습한 모델들은 맥락이 완전히 바뀌어도 유지될 수 있는 더 유연한 시각적 패턴 이해력을 발파생했다는 것을 시사합니다.
이 연구는 자기 학습 모델이 나중에 특정 이름을 배우도록 강요받았을 때 나타나는 놀라운 약점도 밝혀냈습니다. 연구진이 자기 학습 모델을 가져와 사물의 이름을 붙이는 집중 과정을 거치게 하자, 모델들은 익숙한 항목을 분류하는 데는 탁เยี่ยม해졌지만, 이상하고 낯선 이미지를 다루는 능력은 오히려 저하되었습니다. 즉, 모델의 유연성이 떨어졌고, 처음에 미지의 데이터를 다룰 때 가졌던 바로 그 자질을 잃어버린 것입니다. 이는 하나의 트레이드오프(trade-off)를 시사합니다. 즉, 모델에게 특정 작업의 전문가가 되도록 가르치는 것이 모델을 일반론적인 전문가(generalist)로서 덜 유능하게 만들 수 있다는 것입니다. 또한, 연구진은 자기 학습 모델이 배경에 의해 훨씬 더 쉽게 혼란을 느낀다는 사실을 발견했습니다. 이미지의 배경이 바뀌면 자기 학습 모델은 사물을 인식하는 데 어려움을 겪었으나, 인간의 라벨로 훈련된 모델들은 배경을 무시하고 주제에 집중하는 데 더 뛰어났습니다. 이는 자기 학습 모델이 전체 이미지를 하나의 분리할 수 없는 단위로 취급하는 반면, 지도 학습 모델은 주체와 주변 환경을 분리하는 법을 배운다는 것을 나타냅니다.
이 연구의 가장 실용적인 발견 중 하나는 정답 없이도 모델의 성능을 판단할 수 있는 새로운 방법입니다. 보통 컴퓨터가 사진 더미를 올바르게 분류했는지 알기 위해서는 모든 사진에 대한 정답을 알아야 합니다. 그러나 연구진은 그룹들이 얼마나 조밀하게 모여 있는지를 보는 것만으로도 분류가 잘 이루어지고 있는지 예측할 수 있다는 것을 발견했습니다. 만약 유사한 이미지들의 그룹이 서로 매우 가깝고 다른 그룹과는 멀리 떨어져 있다면, 그 분류는 성공적일 가능성이 높았습니다. 이 "조밀함(tightness)" 점수는 이미지를 먼저 저차원 공간으로 단순화했을 때 특히 효과적이었는데, 이 과정은 불필요한 노이즈를 제거합니다. 이 발견은 과학자들이 라벨이 전혀 없는 상황에서도 데이터가 얼마나 자연스럽게 클러스터링되는지를 확인함으로써, 모델이 새로운 데이터셋을 얼마나 잘 이해하고 있는지 테스트할 수 있게 되었다는 점에서 의미가 큽니다.
연구진은 또한 이 모델들이 다양한 새의 종이나 꽃의 품종을 구별하는 것과 같이 매우 미세한 구분이 필요한 이미지를 얼마나 잘 다룰 수 있는지 테스트했습니다. 그 결과, 모델들은 "새" 대 "꽃"과 같이 범주가 넓을 때는 훨씬 더 잘 수행했지만, 매우 구체적인 과업에는 일반적으로 어려움을 겪는다는 것을 발견했습니다. 이는 이 모델들이 큰 그림을 보는 데는 뛰어나지만, 한 가지 특정 종류를 다른 것과 구별하는 아주 미세한 세부 사항을 다루는 데는 아직 자연스럽게 적합하지 않다는 생각과 일맥상통합니다. 결론적으로, 이 연구는 미지의 새로운 데이터를 분류하기 위해서는 특정 이름을 배우도록 강요받지 않은 자기 학습 모델을 사용하고, 패턴을 더 명확하게 만들기 위해 데이터를 먼저 단순화하는 것이 가장 좋은 접근 방식임을 보여줍니다. 이는 우리가 훈련에 사용하는 데이터셋 너 beyond에 존재하는 방대하고 라벨이 없는 시각적 세계를 조직하고 이해하기 위한 인공지능의 명확한 경로를 제공합니다.
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