Neural Architecture Search on Large Kernel Convolution Search Space for Computer Vision Tasks
이 논문은 대규모 커널 컨볼루션 탐색 공간과 효율적인 그래디언트 추정 전략을 특징으로 하는 새로운 신경망 구조 탐색 방법인 LarKNAS를 소개하며, 이는 수작업으로 설계된 아키텍처와 대등한 성능을 가진 대규모 컨볼루션 모델을 발견하는 동시에 탐색 비용을 크게 줄여줍니다.
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컴퓨터 비전의 세계에서 기계는 마치 인간의 눈이 빛을 렌즈를 통해 통과시켜 장면을 초점에 맞추는 것처럼, 수학적 필터를 통해 이미지를 처리함으로써 보는 법을 배웁니다. 수년 동안 이러한 디지털 눈을 위한 가장 성공적인 설계들은 한 번에 이미지의 아주 작은 조각들을 조사하는 작고 반복적인 필터에 의존해 왔습니다. 이러한 작은 필터들은 기본적인 작업에는 효과적이었지만, 연구자들은 복잡한 장면(예: 붐비는 거리나 광활한 풍경)을 이해할 만큼 큰 모델을 구축하려 할 때 이들이 한계에 부딪히고 있다는 의구심을 갖기 시작했습니다. 지배적인 견해는 이러한 시스템을 더 똑똑하게 만들려면 단순히 더 많은 작은 필터의 층을 쌓아 더 크고 깊게 만들어야 한다는 것이었습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 종종 추가적인 컴퓨팅 파워를 투입해도 정확도의 향상이 미미한 '수익 체감의 법칙'으로 이어지는 경우가 많았습니다. 질문이 생겼습니다. 문제는 기계의 크기가 아니라, 그것이 세상을 바라보는 데 사용하는 도구의 크기가 아닐까 하는 점이었습니다.
PLA 정보공학대학교의 한 연구팀은 컴퓨터가 더 나은 방식으로 보는 방법을 자동으로 발견하도록 설계함으로써 이 가설에 도전하기 위해 나섰습니다. 그들은 컴퓨터가 가장자리나 질감 같은 특징을 감지하기 위해 이미지를 스캔하는 수학적 도구인 컨볼루션 커널(convolutional kernel)이라고 알려진 특정 유형의 필터에 집중했습니다. 현대적 설계들은 대부분 매우 작은 커널을 사용하는 것으로 정착되었지만, 연구진은 훨씬 더 큰 커널을 사용하는 것이 마치 사람이 벽돌 하나하나에 집중하는 대신 전체 그림을 보기 위해 뒤로 물러나는 것처럼, 기계가 한 번의 시선에 더 넓은 맥락을 볼 수 있게 해줄 것이라고 가설을 세웠습니다. 이를 테스트하기 위해 그들은 LarKNAS(Large Kernel Convolution Search Space에서의 신경망 구조 탐색)라고 불리는 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 최적의 설계를 선택하기 위해 인간의 직관에 의존하는 대신, 자동화된 설계자로서 역할을 하며 이 거대한 필터들의 수천 가지 조합을 테스트하여 가장 효율적이고 강력한 구조를 찾아냅니다.
연구진은 중대한 난관에 봉착했습니다. 이토록 방대한 가능성 중에서 최적의 설계를 찾는 것은 시간과 컴퓨팅 자원 측면에서 엄청난 비용이 들기 때문입니다. 전통적인 방법들은 각 설계를 하나씩 테스트해야 하는 경우가 많으며, 이 과정은 수천 일의 컴퓨팅 시간을 소요할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 팀은 설계를 완전히 학습시키기 전에 그 잠재력을 추정하는 새로운 탐색 전략을 만들었습니다. 그들은 네트워크 내의 수학적 신호가 학습 과정에서 어떻게 변화하는지를 관찰했으며, 이 신호들의 평균적인 강도와 일관성을 사용하여 어떤 설계가 가장 잘 수행될지 예측했습니다. 이를 통해 그들은 이전 방법들보다 훨씬 빠르게 탐색 공간을 항해할 수 있었고, 성능이 낮은 설계를 조기에 걸러내어 유망한 후보들에 자원을 집중할 수 있었습니다.
그들이 구축한 탐색 공간은 단순히 필터를 크게 만드는 것에 그치지 않고, 그것들을 지능적으로 배치하는 것에 관한 것이었습니다. 그들은 네트워크의 서로 다른 부분들이 서로 다른 크기의 필터를 사용하도록 구조를 설계했습니다. 가장자리와 같은 단순한 세부 사항을 처리하는 초기 층은 작은 필터를 사용했고, 복잡한 모양과 관계를 이해하는 데 책임이 있는 중간 층은 51픽셀만큼 넓은 매우 큰 필터를 사용했습니다. 또한 그들은 대규모 데이터를 모두 처리하는 대신 일부 데이터 포인트만을 선택적으로 처리하는 '희소(sparse)' 방식을 도입하여, 이미지의 먼 거리까지 보는 능력을 유지하면서도 에너지를 절약하며 대형 필터를 효율적으로 사용할 수 있게 했습니다. 이러한 접근 방식은 작업의 규모에 따라 모바일 기기용 경량 버전부터 고성능 서버용 대규모 버전까지 확장 가능한 모델 제품군을 탄생시켰습니다.
연구진이 가장 우수한 모델인 LarKNASNet-L을 테스트했을 때, 결과는 놀라웠습니다. 이미지 인식의 표준 벤치마크인 ImageNet 데이터셋에서 이 모델은 86.6%의 정확도를 달 기록했습니다. 이 성능은 최근 분야를 주도하고 있는 최신 트랜스포머(transformer) 아키텍처 기반의 모델들을 포함하여, 인간 전문가가 직접 설계한 최고의 모델들과 대등하거나 때로는 더 뛰어난 수준이었습니다. 또한 이 모델은 이미지 내 객체 탐지 및 객체를 별개의 부분으로 분할하는 작업에서도 탁월한 성과를 보이며 COCO와 ADE20K 벤치마크에서 최고 점수를 기록했습니다. 무엇보다 중요한 점은, 팀이 전문 그래픽 프로세서를 사용하여 단 96일의 컴퓨팅 시간만으로 이러한 결과를 얻었다는 것입니다. 이는 비슷한 크기의 모델을 찾는 데 수백 일이 소요되는 다른 대규모 탐색 방법들에 비해 극히 적은 비용입니다.
이 연구는 단순히 더 많은 층의 작은 필터를 추가하는 것이 대규모 모델을 위한 최선의 길이라는 생각을 명시적으로 부정했습니다. 재매개변수화(re-parameterization) 기술이나 밀집된 대형 커널에 의존하는 다른 방법들과 비교했을 때, 연구진은 단계별 아키텍처 내에서 희소한 대형 커널을 사용하는 그들의 방식이 더 우월하다는 것을 발견했습니다. 그들은 여러 개의 필터 브랜치를 결합하는 재매개변수화 방식이 표준 하드웨어에서 탐색 과정을 불가능하게 만드는 메모리 문제를 일으키는 경우가 많다는 것을 입증했습니다. 그들의 연구 결과는 차세대 컴퓨터 비전 모델을 여는 열쇠가 단순히 매개변수의 수를 늘리는 것이 아니라, 모델이 시각 정보를 처리하는 근본적인 기하학적 구조를 재고하는 데 있음을 시사합니다.
이 연구의 함의는 단순히 높은 정확도 수치를 넘어섭니다. 연구진은 그들의 모델이 단순히 질감에만 의존하는 것이 아니라 객체의 형태를 더 잘 이해한다는 것을 보여주었는데, 이는 인간의 시각과 더 유사한 특성입니다. 이는 기계가 한 번에 이미지의 더 넓은 부분을 볼 수 있게 함으로써, 시각적 세계에 대해 더 견고하고 인간다운 이해를 형성할 수 있음을 시사합니다. LarKNAS의 성공은 컴퓨터 비전 분야가 탐색 공간의 설계(즉, 최적의 모델을 찾기 위해 사용되는 규칙과 도구) 자체가 그 결과물인 모델만큼이나 중요해지는 새로운 시대에 진입하고 있음을 나타냅니다. 대형 커널을 효율적이고 효과적으로 탐색할 수 있음을 증명함으로써, 팀은 지금까지 그러한 탐색을 제한했던 과도한 비용 없이도 강력하고 효율적이며 지능적인 시각 시스템을 만들 수 있는 새로운 문을 열었습니다.
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