[20′ NIPS] VIME: Extending the Success of Self- and Semi-supervised Learning to Tabular Domain

This entry is part 1 of 2 in the series Tabular Model

1. 들어가며

딥러닝은 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에서 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 그러나 테이블 데이터와 같은 구조화된 데이터에 딥러닝을 적용하는 것은 여전히 큰 도전이 되고 있습니다. 이번 글에서는 테이블 데이터에 딥러닝을 적용하는 데 있어 기존 방법들의 문제점과 그 해결책으로 제시된 VIME에 대해 알아보겠습니다.

먼저 기존 방법의 문제점에서는 테이블 데이터의 특성과 다양성, 그리고 데이터의 불균형 문제 등 세 가지 주요 문제점을 살펴봅니다. 이러한 문제점들이 딥러닝의 성능을 제한하는 요인이 되고 있습니다.

다음으로 VIME 섹션에서는 VIME의 제안 방법을 상세히 살펴보겠습니다. VIME는 자기 지도 학습과 준지도 학습의 방법을 결합하여 테이블 데이터의 학습을 향상시키고자 합니다. 특히, Feature Vector Estimator와 Mask Vector Estimator를 통한 학습 방법과 그 중요성에 대해 설명합니다.

실험 결과에서는 VIME의 효과를 확인하기 위한 세 가지 실험 결과를 소개합니다. 이를 통해 VIME의 성능과 그 장점을 확인할 수 있습니다.

장단점 섹션에서는 VIME의 주요 장점과 단점을 살펴봅니다. VIME의 강점과 함께 주의해야 할 점도 함께 알아보겠습니다.

마지막으로 의의 섹션에서는 VIME의 전반적인 의미와 그 중요성에 대해 알아보겠습니다. VIME가 테이블 데이터에 딥러닝을 적용하는 데 어떤 변화를 가져올 수 있는지, 그리고 앞으로의 연구 방향에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 함께 살펴보겠습니다.

이번 글을 통해 테이블 데이터에 딥러닝을 적용하는 데 있어의 새로운 접근 방법과 그 중요성을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

2. 기존 방법의 문제점

딥러닝은 이미지나 텍스트와 같은 비정형 데이터에서 놀라운 성과를 내고 있지만, 테이블 형태의 정형 데이터에서는 그렇지 않습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

첫 번째 문제점은 데이터의 특성입니다. 테이블 데이터는 이미지나 텍스트와는 달리 구조화된 특성을 가지고 있습니다. 이러한 구조화된 데이터는 특정 패턴이나 관계를 포착하기 위해 특별한 접근 방식이 필요한데, 기존의 딥러닝 모델들은 이러한 구조화된 데이터의 특성을 제대로 반영하지 못하고 있습니다.

두 번째 문제점은 데이터의 다양성입니다. 테이블 데이터는 다양한 도메인에서 나올 수 있습니다. 예를 들어, 의료, 금융, 소매 등 다양한 분야에서 나오는 데이터는 각각 다른 특성을 가지고 있습니다. 그런데 기존의 딥러닝 모델들은 이러한 다양한 도메인의 특성을 일반화하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

세 번째 문제점은 데이터의 복잡성입니다. 테이블 데이터는 여러 피처와 관측치로 구성되어 있습니다. 이러한 복잡한 데이터 구조를 처리하기 위해서는 특별한 모델링 기법이 필요한데, 대부분의 딥러닝 모델들은 이러한 복잡성을 제대로 다루지 못하고 있습니다.

이러한 문제점들로 인해, 기존의 딥러닝 방법들은 테이블 데이터에서의 성능이 떨어지는 문제가 발생하고 있습니다.

3. VIME

이러한 문제를 해결하기 위해 VIME에서는 새로운 방법을 제안하는데요. 이번 챕터에서는 VIME의 제안 방법을 크게 두가지로 나누어 살펴보겠습니다.

3-1. Self Supervised Learning for Tabular Data

첫 번째는 Self Supervised Learning 방법입니다. 기존에 다양한 Self Supervised Learning 방법이 있었죠. 하지만 대부분 이미지 도메인에서 제안된 Self Supervised Learning 방법을 Tabular 모델에 직접 적용하는것에는 한계가 있습니다. 왜냐하면 이미지와 Tabular 데이터의 특성이 서로 다르기 때문이죠. 이런 이유로 VIME에서는 Tabular 데이터를 위한 새로운 Self Supervised Learning 방법을 제안하는데요. 큰 틀에서 보면 데이터를 임의로 변형한 뒤 이를 복원하도록 맞추는 방법입니다. 자세히 살펴볼게요.

그림1. VIME Self Supervised Learning
그림1. VIME Self Supervised Learning

위 그림은 VIME에서 제안하는 Self Supervised Learning 방법을 도식화한 그림입니다. 크게 두 가지 Loss로 학습하는 모습인데요.

첫 번째는 Reconstruction Loss입니다. 이는 변형된 데이터 x~과 x를 모델이 동일하게 바라보도록 유도하는 Loss 입니다. 그림에서 보면 corrupted x~으로부터 추출된 Feature Representation z를 Feature Vector Estimator가 입력 받아 x를 출력하는 모습을 볼 수 있습니다. 이렇게 나온 x와 corrupted x~이 서로 같도록 학습함으로써 모델은 데이터 x의 특징을 학습하게 됩니다. 수식으로는 다음과 같이 표현됩니다.

그림2. Reconstruction Loss
그림2. Reconstruction Loss

원본 데이터 x와 모델이 출력한 값이 L2 Distance로 가까워지도록 유도하는 모습입니다.

두 번째는 Mask Vector Estimation Loss 입니다. 이는 원본 데이터 x를 변형시키는 Mask가 어떻게 적용되었는지를 맞추도록 학습하는 Loss입니다. 즉 Mask m에 대해 Binary Cross Entropy Loss로 구성되어 있습니다. 수식으로는 다음과 같이 표현됩니다.

그림3. Mask Estimation Loss
그림3. Mask Estimation Loss

3-2. Semi Supervised Learning for Tabular Data

이렇게 Self Supervised Learning으로 학습한 VIME은 이제 실제 데이터를 사용하여 Semi Supervised Learning 을 학습하게 됩니다. Pretraining으로 전체적인 데이터 구성을 학습한 뒤 실제 문제를 학습하는거죠. 이때도 Label을 활용한 Supervised Loss 뿐만 아니라 기존의 Mask를 사용하여 Unsupervised Learning을 동시에 학습하는데요. 전체적인 학습 방법은 다음 그림과 같습니다.

그림4. VIME Semi Supervised Learning
그림4. VIME Semi Supervised Learning

먼저 Supervised Loss는 간단합니다. Ground Truth y에 대해 모델의 예측값 y^가 같아지도록 학습합니다. 수식으로는 다음과 같습니다. Regression 문제라면 MSE Loss를, Classification 문제라면 Cross Entropy Loss를 사용합니다.

그림5. Supervised Loss
그림5. Supervised Loss

이제 Consistency Loss라고 표현된 부분은 Unsupervised Loss를 의미하는데요. 이는 Corrupted x로 부터 나온 결과값들인 y^이 원본 x로부터 출력된 결과 y^과 같아지도록 학습하는 Loss입니다. 수식으로는 다음과 같습니다.

그림6. Unsupervised Loss
그림6. Unsupervised Loss

최종적으로는 이 두가지 Loss를 합쳐서 최종 Loss를 구성해줍니다.

그림7. Final Loss
그림7. Final Loss

4. 실험 결과

다음은 다양한 실험 결과를 살펴보고 제안된 VIME 방법의 효과를 확인해보겠습니다. VIME 논문에서는 테이블 데이터에 대한 딥러닝 모델의 성능을 검증하기 위해 세 가지 주요 실험을 수행했습니다.

4-1. Genomics Data 실험

VIME는 유전체 데이터를 활용하여 성능을 평가했습니다. 유전체 데이터는 복잡한 구조와 패턴을 가지고 있어, 딥러닝 모델의 성능을 평가하기에 적합한 데이터셋입니다.

그림8. Genomics Data 실험 결과
그림8. Genomics Data 실험 결과

실험 결과, VIME는 기존의 딥러닝 모델들에 비해 높은 성능을 보였습니다. 특히, 복잡한 유전체 데이터의 패턴을 잘 포착하여 높은 정확도를 달성했음을 확인할 수 있었습니다.

4-2. Clinical Data 실험

임상 데이터를 활용한 실험에서도 VIME는 뛰어난 성능을 보였습니다. 임상 데이터는 다양한 환자 정보와 진단 결과 등 복잡한 정보를 포함하고 있습니다.

그림9. Clinical Data 실험 결과
그림9. Clinical Data 실험 결과

VIME는 이러한 복잡한 데이터 구조를 잘 처리하며, 기존 방법들에 비해 더 나은 성능을 보였습니다.

4-3. Public Tabular Data 실험

일반적인 테이블 형태의 데이터를 활용한 실험에서도 VIME는 우수한 성능을 보였습니다.

그림10. Public Tabular Data 실험 결과
그림10. Public Tabular Data 실험 결과

다양한 테이블 데이터셋에서의 실험을 통해 VIME의 범용성과 효과를 확인할 수 있었습니다. 기존의 딥러닝 모델들과 비교했을 때, VIME는 훨씬 더 높은 정확도와 안정성을 보였습니다.

이러한 실험 결과를 통해 VIME는 다양한 테이블 데이터에서 뛰어난 성능을 보이며, 기존 방법들의 한계를 극복함을 확인할 수 있었습니다.

5. 장단점

지금까지 VIME의 제안 방법과 실험 결과에 대해 살펴봤습니다. 이번 챕터에서는 VIME의 장단점을 정리해보겠습니다.

5-1. 장점

첫 번째 장점은 다양한 데이터에 대한 높은 성능입니다. VIME는 유전체 데이터, 임상 데이터, 일반 테이블 데이터 등 다양한 데이터셋에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 이를 통해 VIME의 범용성과 효과를 확인할 수 있습니다.

두 번째 장점은 복잡한 데이터 구조 처리입니다. VIME는 복잡한 데이터 구조와 패턴을 잘 처리할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 테이블 데이터에서도 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.

세 번째 장점은 자기 지도 학습 및 준지도 학습의 효과입니다. VIME는 자기 지도 학습과 준지도 학습의 방법을 통해 라벨이 없는 데이터도 활용할 수 있습니다. 이를 통해 더 많은 데이터를 활용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다.

5-2. 단점

첫 번째 단점은 모델의 복잡성입니다. VIME의 방법은 기존 방법들에 비해 복잡한 구조를 가지고 있습니다. 이로 인해 모델의 학습 시간이 길어질 수 있습니다.

두 번째 단점은 하이퍼파라미터 튜닝의 어려움입니다. VIME는 다양한 하이퍼파라미터를 가지고 있습니다. 이를 적절히 튜닝하는 것은 중요하지만, 동시에 어려운 작업이 될 수 있습니다.

6. 의의

그럼에도 불구하고 VIME은 중요한 의의를 갖습니다. VIME는 자기 지도 및 준지도 학습의 성공을 표 형태의 데이터에 적용함으로써, 레이블이 없는 데이터를 최대한 활용하여 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시합니다. 이는 표 형태의 데이터에서의 딥러닝 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 새로운 접근 방식을 제공합니다.

7. 마치며

테이블 데이터에 딥러닝을 적용하는 것은 여전히 많은 연구가 필요한 분야입니다. VIME는 이러한 도전에 대한 새로운 접근 방법을 제시하며, 기존 방법들의 한계를 극복하려는 노력을 보여줍니다. 이번 글을 통해 VIME의 핵심 아이디어와 그 효과, 장단점을 살펴보았습니다. VIME의 접근 방식은 테이블 데이터에 딥러닝을 적용하는 데 있어 중요한 발전을 가져올 것으로 기대됩니다.

그러나 모든 연구와 마찬가지로 VIME도 완벽하지 않습니다. 그 장점만큼 주의해야 할 부분도 있으며, 앞으로의 연구에서 이러한 단점을 어떻게 극복할 수 있을지, 또는 VIME를 다른 분야에 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 논의가 필요합니다.

이번 글을 통해 테이블 데이터와 딥러닝의 만남, 그리고 그 중심에 있는 VIME에 대한 이해를 높이셨기를 바랍니다. 앞으로도 이 분야의 연구가 활발히 이루어져 더욱 발전하는 모습을 기대하며, 그 결과를 기대하며 마무리하겠습니다.

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