제목
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능, 머신러닝
대상자
인공지능/머신러닝 분야 연구자 및 개발자, 딥러닝 모델 설계자
핵심 요약
- 전진 과정(Forward Process): 각 단계에서 가우시안 노이즈를 추가하여 최종적으로
x_T
가 가우시안 노이즈로 수렴 - 역전 과정(Reverse Process): 노이즈를 제거하는 과정으로, 확률적 생성 모델의 핵심 기술
- 손실 함수(Loss Function): 샘플링 품질을 향상시키기 위해 단절된(Truncated) 형태로 설계
섹션별 세부 요약
1. **배경 및 전진 과정**
- 전진 과정(Forward Process):
- 각 단계에서 x_t
에 가우시안 노이즈를 추가
- t → ∞
일 때 x_T
가 가우시안 분포로 수렴
- 목적: 노이즈를 점진적으로 추가하여 데이터의 분포를 파괴하고, 역전 과정으로 복원
- 기술적 특징: 확률적 과정으로, 노이즈 스케일링 파라미터를 조절하여 모델의 복잡도 조절
2. **역전 과정**
- 역전 과정(Reverse Process):
- 전진 과정의 역으로, x_T
에서 x_0
으로 노이즈를 제거
- 확률적 생성 모델의 핵심 기술로, x_t
의 조건부 확률 분포 계산
- 모델 학습: 역전 과정의 파라미터를 최적화하여 데이터의 원본으로 복원
- 적용 분야: 텍스트 생성, 이미지 생성, 음성 생성 등
3. **손실 함수 및 최적화**
- 손실 함수(Loss Function):
- 단절된(Truncated) 형태로 설계되어 샘플링 품질 향상
- x_0
와 x_T
의 확률 분포 간 차이를 최소화
- 최적화 전략:
- x_t
의 조건부 확률 분포 계산을 기반으로 경사 하강법 적용
- 모델 파라미터의 수렴 속도를 향상시키기 위해 학습률 조절
결론
- 핵심 팁: 전진/역전 과정의 확률적 특성을 이해하고, 단절된 손실 함수를 사용하여 모델의 샘플링 효율성을 극대화
- 실무 적용: 생성 모델의 학습 과정에서
x_t
의 노이즈 스케일링 파라미터를 조절하여 데이터 복원 정확도 향상 - 모델 구현 예시:
x_t = sqrt(α_t) x_{t-1} + sqrt(1 - α_t) ε_t
(α_t: 노이즈 스케일링 계수)