Label smoothing: 딥러닝 모델의 일반화와 Calibration 향상을 위한 테크닉

Label smoothing

본 포스팅에서는 최근 딥러닝 모델의 정확도와 Calibration 향상 최종적으로는 model generalization 에 도움이 된다고 알려진 Label smoothing 에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 

Introduction

이미지 분류는 이미지를 n 개의 카테고리로 할당하는 일을 말합니다. 예를 들어, 고양이와 개를 분류하는 이미지 분류문제를 예로 들어보자. 이미지의 크기가 248x400 라면, RGB 각 3개의 채널이 존재하기 때문에 하나의 이미지는 248x400x3 의 3차원 벡터로 표현할 수 있습니다. 이 벡터를 단 하나의 값으로 요약하는 것이 이미지 분류 문제에서 하는 것입니다. 

이미지 분류 문제의 예

고양이와 개를 분류하는 위의 예는 이진 분류 (binary classification) 의 예로 볼 수 있습니다. 이미지 분류의 목적 (248x400x3) 의 벡터를 하나의 값으로 요약하는) 을 달성하기 위해서는 학습 데이터 (training data) 가 필요합니다. 즉, 데이터의 갯수가 n 일 때, 학습 데이터의 형태는 이미지 : nx248x400x3 / Label: n 의 벡터로 표현할 수 있습니다. 근데 문제는, 잘못 labeling 된 이미지가 있을 수 있다는 것입니다. 특히, 이미지의 출처가 인터넷인 경우에는 이러한 mislabeling 의 문제가 빈번하게 일어납니다. 

예를 들어, 위와 같은 상황에서 딥러닝 모델은 Dog 라고 잘못 labeling 된 고양이의 이미지까지 학습하게 됩니다. 물론 데이터의 수가 적다면 이를 눈으로 일일히 확인하며 수정할 수 있지만, 데이터의 수가 많다면 이는 불가능합니다. 

$$ L = −(ylog(p)+(1−y)log(1−p)) $$

Binary classification 에서는 위와 같은 binary cross entropy 를 씁니다. 딥러닝 모델을 트레이닝하면서 loss 를 계산할 때, 잘못 labeling 된 sample 에 대해서는 loss 값이 크게 계산되게 됩니다. 이것은 training 도중 문제를 발생시킬 수 있습니다. 

Label Smoothing — One Possible Solution

이러한 문제를 해결하기 위한 한 가지 가능한 방법이 label smoothing 입니다. 이진 분류 문제에서 label 은 0 또는 1로 주어집니다. label 이 1이라고 하는 것은 그것의 label 이 1 임을 100 % 확신한다는 뜻입니다. 하지만 반드시 그렇지 않을 수 있다는 것이 핵심 문제입니다. 왜냐하면 사람이 annotation 하는 것이기 때문에 실수의 가능성이 언제나 존재합니다. 이 때 발생할 수 있는 잘못된 loss 의 영향을 줄이기 위하여 label 을 0또는 1이 아니라 smooth 하게 부여하는 것이 label smoothing 의 아이디어입니다. 또한 label smoothing 은 mislabeling 된 데이터를 고려하기 위해 사용되는 것에 추가적으로 regularization에 도움을 주면서, model generalization 과 calibration 에 도움이 된다는 것이 알려져있습니다.

Maximum likelihood learning with a softmax classifier and hard targets may actually never converge, the softmax can never predict a probability of exactly 0 or exactly 1, so it will continue to learn larger and larger weights, making more extreme predictions. forever (출처)

tensorflow 에는 label smoothing 에 대한 implementation 을 제공합니다. 아래와 같이 softmax_cross_entropy 의 parameter 로 label_smoothing 값을 전달할 수 있습니다. 

tensorflow document 를 보면 label_smoothing 값이 0이 아닌 경우, 아래와 같이 label smoothing 을 한다고 설명이 되어있습니다. 

"If label_smoothing is nonzero, smooth the labels towards 1/num_classes: new_onehot_labels = onehot_labels * (1 - label_smoothing) + label_smoothing / num_classes"

이것이 무엇을 뜻할까요? 

예를 들어 개/고양이 이진분류문제에서 label_smoothing 이 0.2로 설정되었다고 해봅시다. 그리고, 0은 고양이, 1은 개라는 rule 로 labeling 을 했다고 합시다. 위의 식을 이용하면 새로운 label 은 아래와 같이 계산됩니다. 

new_onehot_labels = 1 * (1 — 0.2) + 0.2 / 2 = 1*(0.8) + 0.1

new_onehot_labels = 0.9 

그리고 원래 0으로 부여되었던 label 의 경우 tensorflow 에서는 1-0.9 = 0.1 로 부여하게됩니다. 왜 label smoothing 을 이용하면 model calibration 에 도움이 될까요? 직관적인 해석은, 모델이 target 을 정확하게 예측하지 않아도 되도록 만드는 것입니다. 예를 들어, 원래 label 이 1인 데이터에 대해서 모델은 1을 최대한 예측하도록 트레이닝되는데 label smoothing 을 적용하면 '그래 0.9 정도면 잘 예측했다.' 정도의 loss 값을 산출하게 되는 것입니다. 그렇기 때문에 모델이 overconfident 해지는 경향을 막게 되아 calibration 및 regularization 이 되는 효과를 갖게 됩니다.  

Reference

https://towardsdatascience.com/label-smoothing-making-model-robust-to-incorrect-labels-2fae037ffbd0

https://arxiv.org/pdf/1906.02629.pdf

https://medium.com/@nainaakash012/when-does-label-smoothing-help-89654ec75326

https://rickwierenga.com/blog/fast.ai/FastAI2019-12.html

저작자표시

'Hard skills > Machine Learning' 카테고리의 다른 글

[논문리뷰] 현대 딥러닝의 Calibration 에 대하여  (3)	2019.11.14
예측값을 변수로 활용하는 앙상블 테크닉: Blending  (0)	2019.11.01
Label smoothing: 딥러닝 모델의 일반화와 Calibration 향상을 위한 테크닉  (1)	2019.09.16
Cross-entropy 의 이해: 정보이론과의 관계  (8)	2019.07.14
딥러닝을 통한 5년 내 유방암 발생 예측 [응용논문]  (0)	2019.06.16
딥러닝에서 클래스 불균형을 다루는 방법  (2)	2019.06.14