수리링의 데이터교실

[주의] 본 포스팅은 수리링이 직접 U-Net 논문 원문을 읽고 리뷰한 내용을 담았으며, 참고 문헌이 있는 경우 출처를 명시하였습니다. 본문 내용에 틀린 부분이 있다면 댓글로 말씀해 주시고, 포스팅을 출처 없이 불법 공유하지 말아주시기 바랍니다. 감사합니다.

U-Net: Convolutional Networks for BiomedicalImage Segmentation

https://arxiv.org/pdf/1505.04597

이미지 세그멘테이션(image segmentation)에서 빼놓을 수 없는 근본 모델 유넷. 유넷은 픽셀 기반으로 이미지를 분할하여 구분하는 모델로, 많은 최신 모델 속에서 그 구조가 사용되며 활약하고 있습니다.

유넷은 ISBI cell tracking challenge 2015 대회에서 등장한 모델로, 세포 이미지로부터 뛰어난 세그멘테이션 성능을 보여주며 우승을 차지했습니다. 놀라운 점은, 이 대회에서 제공된 학습 데이터가 고작 이미지 30장이었다고 합니다. 저는 논문 리뷰를 마치고서야 이 사실을 알게 되어서, 논문에서 계속 데이터 수가 부족했다고 우는 소리를 하는 이유가 있었구나.....! 대박적이다...! 라는 생각을 했습니다.

따라서 유넷 논문을 처음 공부하시는 분들께서는, 유넷이 어떻게 이러한 한계를 극복하며 뛰어난 segmentation을 구현할 수 있었는지에 주목하면서 리뷰를 해보시면 좋을 것 같습니다.

Abstract

In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotated samples more efficiently.

초록에서는 주어진 데이터를 더욱 효율적으로 사용하기 위해 data augmentation - 데이터 증강을 통한 네트워크와 학습 전략을 제시하겠다고 밝히고 있습니다. 

The architecture consists of a contracting path to capture context and a symmetric expanding path that enables precise localization. 

U넷의 네트워크 구조는 크게 2가지 path로 구성됩니다.

1. 수축 경로 'contracting path' : capture context - 넓은 범위에서 이미지의 주요한 특징과 의미 추출
2. 확장 경로 'expanding path' : 정교한 localization - 앞에서 추출한 의미를 위치정보와 결합하여 각 픽셀마다 어떤 객체에 속하는지를 구분
3. (+) 'bottleneck' 연결 구간 : 수축 경로와 확장 경로를 연결 (논문에 언급되어 있지 않지만 흔히 보틀넥이라고 칭합니다.)

We show that such a network can be trained end-to-end from very few images and outperforms the prior best method (a sliding-window convolutional network) on the ISBI challenge for segmentation of neuronal structures in electron microscopic stacks.

구조를 그렇게 설계했더니 아주 적은 수의 이미지로도 end-to-end 학습이 가능했을 뿐더러 기존에 sliding-window 형식의 CNN구조를 사용하고 있던 베스트 모델보다도 성능이 훨씬 뛰어났다는 이야기를 하고 있습니다.

end-to-end 딥러닝이 뭔지 궁금하신 분께서는 아래 유튜브 동영상을 참고하시면 도움이 될거예요. end-to-end을 실현하려면 데이터가 많이 필요한 것이 핵심인데, 유넷은 이 부분을 augmentation으로 해결했다는 거죠. 어떤 증강기술을 사용했는지는 차차 설명하게 됩니다.

https://youtu.be/ImUoubi_t7s?si=JYQRmitCcbqp2CsD

Moreover, the network is fast. Segmentation of a 512x512 image takes less than a second on a recent GPU. 

게다가 처리속도도 아주 빠르다고 합니다.

여기까지 논문의 초록을 살펴봤는데요. 저는 초록에서 강조하고 있는 키워드가 아래와 같은 것으로 정리했습니다.

• Data Augmentation
• Contracting path & Expanding path
• end-to-end 
• Not a sliding window
• Outperform, fast

그럼 본격적으로 본문을 살펴보면서 위와 같은 키워드들이 어떻게 설명되는지 살펴보도록 하겠습니다.

Introduction

The typical use of convolutional networks is on classification tasks, where the output to an image is a single class label. However, in many visual tasks, especially in biomedical image processing, the desired output should include localization, i.e., a class label is supposed to be assigned to each pixel.

전형적인 CNN 모델은 이미지를 입력하면, 이미지에 해당하는 하나의 class label이 출력되는 방식으로 '분류'작업을 수행합니다. 그런데 실제로 많은 과업에서 이렇게 이미지 전체에 해당하는 하나의 레이블이 필요한 경우보다는, localization을 포함한 결과가 필요한 경우가 많습니다. 즉, 이미지 전체가 아닌 이미지 내부의 각 픽셀에 해당하는 labeling이 필요한 거죠.

위의 예시에서 맨 왼쪽은 "이 사진은 고양이 사진이다!"라고 전체에 대한 레이블링을 수행하였습니다. 하지만 localization은 모든 픽셀에 대해서 레이블링을 수행합니다. 그래서 그 옆의 그림처럼 이 사진의 어떤 부분은 고양이고, 또 다른 부분은 잔디이고, 이렇게 다양한 결과값을 출력할 수가 있는 것입니다.

Moreover, thousands of training images are usually beyond reach in biomedical tasks.

특히 바이오메디컬(생의학) 분야에서는 데이터 수가 부족한 경우가 많다는 것도 고려할 필요가 있는데요. 레이블링을 의사같은 전문가가 해야하기 때문에, dog-cat 분류같이 아무나 할수 있는게 아니라는 이유에서 그렇다고 합니다. 대회에 참가해서 30장 데이터로 승부를 봐야 했던 유넷처럼 말이죠......... (아니 근데 아무리 그래도 30장은 좀 너무했다)

Hence, Ciresan et al. [1] trained a network in a sliding-window setup to predict the class label of each pixel by providing a local region (patch) around that pixel as input. First, this network can localize. Secondly, the training data in terms of patches is much larger than the number of training images. The resulting network won the EM segmentation challenge at ISBI 2012 by a large margin.

유넷 이전 다수의 모델은 sliding window를 적용했습니다. sliding window를 적용하면 하나의 이미지로부터 여러 개의 patch가 생기면서 데이터 수 부족 현상을 해결할 수 있었기 때문이죠.

Obviously, the strategy in Ciresan et al. [1] has two drawbacks. First, it is quite slow because the network must be run separately for each patch, and there is a lot of redundancy due to overlapping patches. Secondly, there is a trade-off between localization accuracy and the use of context. Larger patches require more max-pooling layers that reduce the localization accuracy, while small patches allow the network to see only little context. More recent approaches [11,4] proposed a classifier output that takes into account the features from multiple layers. Good localization and the use of context are possible at the same time.

그런데 sliding window를 적용하면 계산량이 많아지면서 전체 네트워크가 느려진다는 단점이 있습니다. 게다가, localization accuracy와 use of context - 즉 전체와 부분 사이의 tradeoff가 발생하는 문제점도 있었는데요.

드디어 그 유명한 유넷의 구조가 언급됩니다. 

In this paper, we build upon a more elegant architecture, the so-called “fully convolutional network” [9]. We modify and extend this architecture such that it works with very few training images and yields more precise segmentations; see Figure 1. 

유넷 페이퍼에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 U모양의 "fully convolutional network"를 제안합니다. 적은 수의 트레이닝 이미지 데이터로도 학습이 잘 되고, 정확한 segmentation이 가능하도록 말이죠.

The main idea in [9] is to supplement a usual contracting network by successive layers, where pooling operators are replaced by upsampling operators. Hence, these layers increase the resolution of the output. 

핵심 아이디어는 초록에서 살펴본 바와 같이 contracting - expanding network구조를 사용하는 것입니다. 입력된 이미지는 contracting network의 연속적인 레이어 구조를 거치며 사이즈는 줄어들고 채널 수는 늘어납니다. 이어서 expanding network의 연속적인 레이어 구조에서 pooling 대신 upsampling을 거치며 사이즈가 다시 커지고, 채널 수는 줄어드는데요. 

In order to localize, high resolution features from the contracting path are combined with the upsampled output. A successive convolution layer can then learn to assemble a more precise output based on this information.

One important modification in our architecture is that in the upsampling part we have also a large number of feature channels, which allow the network to propagate context information to higher resolution layers. As a consequence, the expansive path is more or less symmetric to the contracting path, and yields a 
u-shaped architecture.

Feature 1 이미지에서 회색 화살표를 보시면 대칭 구조를 이루며 레이어들이 서로 짝을 이루고 있습니다. contracting path에서 추출한 Feature map의 정보가 업샘플링 과정에서 skip-connection 방식으로 결합되는 과정을 도식화한 것입니다.

논문에서 'skip-connection'이라는 용어가 직접적으로 언급되지는 않지만, 이러한 방식을 많은 사람들이 그렇게 명명하고 있습니다. 스킵 연결방식을 사용해서 expanding path의 콘볼루션 레이어는 contracting path로부터 정보를 제공받게 되고, 보다 정확한 출력을 조합하는 방법을 학습할 수 있게 됩니다. 깊은 레이어 구조를 거치며 다양한 정보가 손실될 가능성이 있는데, 그런 점을 skip-connection을 사용하여 보완해 학습이 잘 되도록 구조를 설계한 것이라고 보시면 되겠습니다.

The network does not have any fully connected layers and only uses the valid part of each convolution
, i.e., the segmentation map only contains the pixels, for which the full context is available in the input image. This strategy allows the seamless segmentation of arbitrarily large images by an overlap-tile strategy (see Figure 2). 

유넷 아키텍처는 기본적으로 fully connect layers로 이루어져 있지 않습니다. 대신, 앞에서 살펴본 바와 같이 모든 레이어가 Convolution(fully convolutional layers)으로 이루어져 있어요. 또 유넷 네트워크는 각 컨볼루션 연산에서 유효한 부분(valid part)만을 사용합니다. 이는 입력 이미지의 가장자리를 패딩 없이 처리하는 방식을 의미하는데요, 따라서 결과적으로 출력 이미지의 크기가 입력 이미지보다 작아지게 되고, 모든 출력 픽셀은 입력 이미지의 전체 컨텍스트(문맥 정보)를 갖게 됩니다.

저는 여기서 처음에 들었던 의문이.... '패딩 없이 처리'를 한다고 해서 어떻게 전체 컨텍스트 정보를 갖게 된다는 것인가? 라는 거였어요. 패딩을 사용 안하면 안하는거지, 그걸 굳이 저렇게 거창하게 말할 필요가 있나.. 싶었거든요. 이 부분은 바로 이어서 언급되는 '오버랩 타일 전략'을 살펴보면서 간단히 해결할 수 있었습니다.

(+) 그런데 실제로 코드로 구현하는 경우 계산의 편의를 위해 valid padding 대신 same padding을 사용하는 경우가 많은 것 같습니다.

유넷은 이미지의 가장자리에 패딩을 사용하지 않는 대신, 오버랩-타일(overlap-tile) 전략이라는 걸 사용합니다. 이 방식은 특히 큰 이미지를 분할할 때 유용한데요. 경계 영역에서의 정보 손실을 최소화할 수 있는 장점이 있다고 언급하고 있습니다. 아래 그림을 함께 보시죠.

To predict the pixels in the border region of the image, the missing context is extrapolated by mirroring the input image. This tiling strategy is important to apply the network to large images, since otherwise the resolution would be limited by the GPU memory.

U-Net에서 설명하는 타일링 전략(overlap-tile strategy)은 하나의 큰 이미지를 여러 개의 작은 타일로 나누어 처리하는 방식입니다. 이 때 경계 부분에서 패딩을 사용하는 대신, 입력 이미지를 반사하는 미러링(mirroring)하는 방법을 사용하고, 타일끼리 서로 겹치는 부분이 발생하기 때문에 '오버랩'이라는 단어가 앞에 붙게 되었어요. 이 오버랩 타일링 전략을 통해 유넷은 이미지 경계에서 패딩을 사용했을때 발생할 수 있는 정보 손실을 최소화할 수 있었고, 덕분에 정확한 경계 예측을 할 수가 있었어요.

생각해 보면 segmentation을 수행할 때 경계값을 명확하게 파악할 필요성이 있다고 납득이 되더라고요. 이 타일링 전략은, 앞에 서론에서 잠깐 살펴보았던 슬라이딩 윈도우(sliding window)의 문제점을 해결한 전략이라고 할 수 있겠습니다. 이러한 타일링 전략은 특히 큰 고해상도의 이미지에 유넷 네트워크를 적용할 때 중요했다고 하는데, 그렇지 않으면 해상도가 GPU 메모리에 의해 제한될 수가 있었다고 하네요.

https://youtu.be/O_7mR4H9WLk?si=9aNrE8Olud-7bq-Z

슬라이딩 윈도우와 타일링 전략, 미러링 부분에 추가 보충이 필요하신 분들께서는 위의 유투브 영상을 참고하시는 것을 추천합니다. 시각적으로 설명이 깔끔하게 잘 되어 있어서 저도 도움을 많이 받았습니다 :)

As for our tasks there is very little training data available, we use excessive data augmentation by applying elastic deformations to the available training images. This allows the network to learn invariance to such deformations, without the need to see these transformations in the annotated image corpus.

U-Net은 고작 30장밖에 되지 않는 데이터셋으로 성능을 뽑아야 했기 때문에, augmentation을 빡세게 굴렸다! 라고 밝히고 있습니다. 특히 그 중에서도 elastic deformation을 사용했다고 밝히고 있어요.

Pixel이 랜덤하게 다른 방향으로 뒤틀리도록 변형하는 'elastic deformation'을 통해 자연스럽고 현실세계에 있을법한 새로운 데이터를 만들어내는 의의가 있었다고 해요. 위의 그림을 보면 elastic deformation을 거쳤을 때 기본 이미지의 특성은 어느정도 유지되면서 이미지가  다양하게 변형되는 것을 볼 수 있습니다. 논문에 따르면 이런 방법의 변형이 특히 biomedical 생의학 분야에서 의미있다는 연구 결과가 있었다며 참고 문헌을 밝히고 있네요. (세포라는 게 아무래도 원래 찌글짜글 거리니까…..)

Another challenge in many cell segmentation tasks is the separation of touching objects of the same class; see Figure 3. To this end, we propose the use of a weighted loss, where the separating background labels between touching cells obtain a large weight in the loss function. The resulting network is applicable to various biomedical segmentation problems. In this paper, we show results on the segmentation of neuronal structures in EM stacks (an ongoing competition started at ISBI 2012), where we outperformed the network of Ciresan et al. [1]. Furthermore, we show results for cell segmentation in light microscopy images from the ISBI cell tracking challenge 2015. Here we won with a large margin on the two most challenging 2D transmitted light datasets.

세포 분할 작업에서 해결해야 하는 또 다른 도전 과제가 있는데요. 바로 같은 클래스의 서로 접촉하는 객체를 분리하는 것입니다. 위의 그림을 보면, 여러 개의 같은 세포가 서로 매우 가깝게 접촉해 있는 것을 확인할 수 있습니다. 얘네가 서로 다른 개체임에도 불구하고 label이 같아서 하나의 큰 뭉텅이로 간주될 위험성이 있단 말이죠.

유넷은 이러한 문제점을 해결하고자 접촉하는 세포 사이의 배경 레이블에 큰 가중치를 부여하는 weighted loss를 제안합니다. 탐지된 객체가 서로 가까이 붙어 있을 수록 그 사이의 배경이 큰 weight값을 갖게 되는 원리인데요. 위의 Fig. 3. 그림에서 d를 보시면 되고, 세포 사이의 거리가 가까울수록 배경이 빨간 값을 가지게 되는 점에 주목하시면 되겠습니다. 이 방법을 적용하면서 뛰어난 segmentation 성능을 확보하게 되었고, 이 덕분에 대회를 우승할 수 있었다고 밝히고 있었습니다.

Network Architecture

다음으로 유넷 네트워크의 구조에 대해서 조금 더 자세히 살펴보도록 하겠습니다. 이 부분은, 유넷 그림의 구조를 보면서 스스로 설명할 수 있어야 합니다.

Contracting path (left side)

The contracting path follows the typical architecture of a convolutional network. It consists of the repeated application of two 3x3 convolutions (unpadded convolutions), each followed by a rectified linear unit (ReLU) and a 2x2 max pooling operation with stride 2 for downsampling. At each downsampling step we double the number of feature channels.

Contracting path는 기본적인 콘볼루션 네트워크 구조로 되어 있습니다. (3x3) 필터를 사용해서 패딩 없이 콘볼루션을 계산한 뒤 ReLU를 걸어주는 과정을 2번 반복하고, (2x2) 사이즈와 stride 2의 max poolng을 적용하여 다운샘플링을 진행합니다. 이렇게 한 셋트의 다운샘플링을 진행할 때마다 채널의 수는 2배씩 증가하게 됩니다. 그림에선 다운샘플링을 4번 했네요.

이렇게 이미지의 사이즈가 줄어드는 과정에서 이미지의 특징이 추출되고, 채널이 늘어나는 과정에서 이미지의 다양한 특징을 확보하게 됩니다.

Expansive path (right side)

Every step in the expansive path consists of an upsampling of the feature map followed by a 2x2 convolution (“up-convolution”) that halves the number of feature channels, a concatenation with the correspondingly cropped feature map from the contracting path, and two 3x3 convolutions, each followed by a ReLU. The cropping is necessary due to the loss of border pixels in every convolution.

Expansive path에서는 (2x2) 필터 사이즈의 up-convolution을 통해 특징 맵(feature map)의 사이즈를 키우는 업샘플링(upsampling)을 수행하게 되는데, 이 과정에서 반대로 채널의 수는 다시 절반으로 점차 줄어들게 됩니다.

이후에 contracting path에서 해당 단계의 크롭된(cropped) 특징 맵과 연결(concatenation)한다는 이야기가 나오는데요. 이 부분은 구조도에서 회색 화살표를 확인하시면 됩니다. 위의 그림에서 빨간색 표시한 부분을 잘 보면, Contracting path의 (64 * 64 * 512)이 copy and crop으로 Extracting path의 (56 * 56 * 512)와 concatenate되어 (56 * 56 *  1024)가 됩니다. 64와 56이 사이즈가 맞지 않으니 64를 56으로 crop해주어야 했을 것이고, 이후 필터 512장과 512장이 concat으로 이어붙어 1024장이 된 것이죠.
논문에서는 언급되지 않은 용어이지만 흔히들 이 과정을 Skip-connection이라고 부르는데, element-wise summation이 아닌 concatenate를 사용하는 이유에 대해서는 아래 포스팅을 참고해보시면 도움이 되실 거예요.

https://at0z.tistory.com/164

저는 여기서 앞서 살펴본 '미러링 타일 전략'과 개념 혼돈이 오면서 헷갈리는 시기가 있었습니다. upsampling과 downsampling 과정에서 콘볼루션을 계산할 때, 패딩을 사용하는 대신 미러링을 사용하는 것인가? 라는 오개념이 자리잡은 것인데요. 저와 비슷한 분을 위해 짚고 넘어가자면, 미러링은 이미지를 여러 개의 타일로 나누고 난 다음에, 그 각각의 타일 테두리에 미러링을 추가해 주어 경계 정보를 보완해주는 것으로, 그렇게 완성된 타일 이미지에 upsampling과 downsampling의 u-net 구조가 적용되는 것입니다. 즉, 

1. 전체 이미지를 작은 타일로 나누어서 사용한다
2. 이때 각각의 작은 타일의 가장자리에는 미러링이 적용된다
3. 이렇게 미러링된 하나의 패치 이미지에 각각 u넷 구조가 적용된다

이렇게 순서를 이해하시면 되겠습니다 :)

 At the final layer a 1x1 convolution is used to map each 64- component feature vector to the desired number of classes. In total the network has 23 convolutional layers.

Skip-connection 이후에 두 번의 3x3 컨볼루션과 각각의 ReLU 활성화 함수를 적용하게 되는데요. 전체 네트워크는 총 23개의 컨볼루션 레이어로 구성되고, Expanding path의 마지막 레이어에서는 1x1 컨볼루션을 사용하여 결과값의 필터 수를 원하는 값으로 조정합니다. 

To allow a seamless tiling of the output segmentation map (see Figure 2), it is important to select the input tile size such that all 2x2 max-pooling operations are applied to a layer with an even x- and y-size.

seamless tiling을 위해서는 입력 타일 크기를 신중하게 선택할 필요가 있는데, 특히 모든 2x2 max-pooling 연산이 x와 y 크기가 짝수인 레이어에 적용되도록 해야 한다고 밝히고 있습니다. 이는 각 풀링 연산이 끝나는 레이어의 크기가 짝수여야 다음 연산에서도 크기가 정확히 맞아 떨어지기 때문인데요.

논문에서 표현하는 'seamless tiling'이란, U-Net이 큰 이미지를 처리할 때 '타일링 전략'을 사용해서 하나의 이미지를 여러 개의 작은 타일로 나누었던 것을, 마지막에 다시 이어 붙이는 작업이 매끄럽고 이쁘게 잘 되는 것을 의미한다고 보시면 돼요. 마치 원래부터 하나의 이미지였던 것처럼 이쁘게 잘 이어지기 위해서는 각 풀링 연산이 끝나는 레이어의 크기가 짝수가 되도록 잘 맞춰주라! 라는 겁니다. 

Training

The input images and their corresponding segmentation maps are used to train the network with the stochastic gradient descent implementation of Caffe [6].

• 인풋 이미지와 그 이미지의 segmentation map 이미지가 네트워크 학습 데이터로 사용되었다고 합니다.
• SGD(stochastic gradient descent)를 이용하여 학습을 진행했습니다.

Due to the unpadded convolutions, the output image is smaller than the input by a constant border width. To minimize the overhead and make maximum use of the GPU memory, we favor large input tiles over a large batch size and hence reduce the batch to a single image. Accordingly we use a high momentum (0.99) such that a large number of the previously seen training samples determine the update in the current optimization step.

 U-Net은 '타일링 전략'을 사용한다고 앞서 밝혔는데요. 콘볼루션을 계산할 때 패딩 없이 진행이 되기 때문에 이미지가 너무 작은 경우 경계값 정보가 많이 손실되어 학습이 제대로 이루어지지 않을 위험성을 가지고 있습니다. 따라서 여러 개의 작은 타일로 나누는 것보다 타일 크기를 크게 해서 전체 타일 수가 적은 것을 선호한다고 밝히고 있습니다.

그런데 큰 타일 크기를 사용하면 그만큼 SGD(Stochastic Gradient Descent) 배치 수는 줄어야 합니다. GPU 메모리가 한정되어 있기 때문이죠. 배치 수가 줄어든다면 그만큼 학습할 수 있는 데이터 다양성도 함께 줄어드는 단점이 있습니다. 다르게 말하자면 경사 하강법 과정에서 그래디언트 변동성이 커질 수 있게 되고, 이는 최적화 과정을 불안정하게 만들 수가 있는 것이죠.

따라서 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 높은 모멘텀 momentum(0.99)을 사용한다고 밝히고 있습니다. 높은 모멘텀을 사용하면 이러한 변동성을 완화하고, 모델이 더 안정적으로 최적화를 할 수 있기 때문인데요. 즉 큰 타일 크기 사용으로 인한 불안정성을 높은 모멘텀이 보완해주는 효과가 있는 것입니다.

모멘텀은 Local Minimum에 빠지는 경우를 대처할 수 있다는 특징이 있으며, 높은 모멘텀은 현재 그래디언트 업데이트에 이전 단계들의 그래디언트 영향을 더 많이 반영합니다. 모멘텀에 대한 더 깊은 이해가 필요하시면, 아래 포스팅을 참고하시면 도움이 될 것입니다.

https://heytech.tistory.com/382

Training에 사용한 U-Net의 Loss Function은 각 픽셀에 대한 에너지 함수(E)의 총합으로 구성되는데요. 에너지 함수는 다음과 같은 과정으로 계산됩니다.

1. 먼저 각 픽셀의 예측값에 소프트맥스(SoftMax) 함수 P를 적용해 예측값을 확률값으로 변환해 줍니다. 여기서 𝑙은 특정 클래스의 레이블을 의미합니다.
2. 그런 다음, 특정 클래스 𝑙에 대한 로그 확률을 계산합니다. 예측 확률은 0과 1 사이의 값을 가지게 되므로, 예측 확률이 1에 가까워질수록 로그 값은 0에 가까워집니다. 반대로 예측 확률이 0에 가까울수록 로그 값은 매우 큰 음수가 되겠죠.
3. 이제 각 픽셀의 실제 클래스 레이블과 예측된 확률 값을 비교하여 손실 값을 계산합니다. 이를 위해 교차 엔트로피 손실(Cross-Entropy Loss)을 사용합니다. 교차 엔트로피 손실 함수, 즉 '에너지 함수(E)'는 위와 같은데요. 특이하게 크로스 엔트로피에 픽셀 고유의 weight 𝑤(𝑥)을 곱함으로써 픽셀의 Loss값을 계산하는 것을 볼 수가 있습니다. 
4. 𝑤(𝑥) 식은 아래 수식과 같이 나타냅니다. 경계선(border)라인에 더 강한 학습을 시키기 위해서 가우시안 분포(Gaussian distribution)을 가정하고 경계선 근처의 픽셀에 더 높은 가중치를 부여하여 학습이 집중되도록 했다고 합니다.

마지막으로 모든 픽의 에너지 함수(E)를 합산하여 전체 이미지에 대한 손실을 계산합니다.

마지막 부분에는 초기 가중치 설정의 중요성을 강조하며, 가중치를 Gaussian 분포로부터 표준편차가 루트 2/𝑁인 값으로 초기 설정하였다고 합니다. 예를 들어, 3x3 convolution과 이전 레이어에 64개의 feature 채널이 있는 경우, 𝑁은  9⋅64 = 576이 되는 거죠. 이 부분은 가볍게 읽고 지나가겠습니다.

3.1. Data Augmentation

Data augmentation is essential to teach the network the desired invariance and robustness properties, when only few training samples are available. In case of microscopical images we primarily need shift and rotation invariance as well as robustness to deformations and gray value variations. Especially random elastic deformations of the training samples seem to be the key concept to train a segmentation network with very few annotated images. We generate smooth deformations using random displacement vectors on a coarse 3 by 3 grid. The displacements are sampled from a Gaussian distribution with 10 pixels standard deviation. Per-pixel displacements are then computed using bicubic interpolation. Drop-out layers at the end of the contracting path perform further implicit data augmentation.

논문에서 언급한 data augmentation 방식은 총 4가지 입니다.

• Shift
• Rotation
• Gray value
• Elastic Deformation

이 중에서도 Elastic Deformation이 key 역할을 했다고 밝히고 있습니다. 이 부분은 앞에서 짚고 넘어간 바가 있으니 추가 설명은 생략하겠습니다.

Experiments

UNet의 우수한 성능으로 각종 대회에서 최고 결과를 도출했다는 파트로, 이부분은 자세한 정리를 생략하겠습니다.

Conclusion

드디어! 마지막 결론입니다.

The u-net architecture achieves very good performance on very different biomedical segmentation applications. Thanks to data augmentation with elastic deformations, it only needs very few annotated images and has a very reasonable training time of only 10 hours on a NVidia Titan GPU (6 GB). We provide the full Caffe[6]-based implementation and the trained networks. We are sure that the u-net architecture can be applied easily to many more tasks.

U-Net 아키텍처는 매우 다양한 생의학적 세그멘테이션 응용에서 매우 우수한 성능을 발휘하는데, Elastic deformation을 이용한 Data Augmentation형을 이용한 데이터 증강 덕분에 가능했다고 밝히고 있습니다. 유넷의 성능 확보에 정말 핵심적인 역할을 한 게 분명합니다.

마지막으로 U-Net 아키텍처는 더 많은 작업에 쉽게 적용될 수 있을 것이라고 자신감을 나타내며 논문이 마무리되는데, 실제로 U-Net은 Biomedical 분야뿐만 아니라 이미지 segmentation이 필요한 다양한 최신 모델에 두루 널리 쓰이며 사랑받고 있습니다.

본 논문 리뷰를 통해 다양한 최신 모델에서 자주 보이는 U-Net의 구조와 원리에 대해서 이해할 수 있어서 영광이었습니다 :-) 다음에도 좋은 논문 리뷰로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다!

[참고] 본 포스팅은 수리링 본인이 Attention is all you need 논문을 처음부터 끝까지 직접 읽으며 분석하고 리뷰하여 작성했습니다. 불펌 절대 금지! 본문 내용에 잘못된 부분이 있다면 댓글 달아주세요.

Transformer

이전 포스팅에서 다루었던 LSTM과 GRU와 같은 새로운 모델들은 기존 RNN 모델의 Long-term Dependency, Exploding Gradient 문제를 해결하기 위해 고안되었었죠. 하지만 안타깝게도 근본적인 문제가 완전히 해결된 것은 아니었다고 해요. 그 이유는 RNN이나 CNN이 가지는 연쇄적인 계산구조 때문이었는데요. 따라서 Recurrent 구조가 아닌 새로운 구조의 모델로 Sequence Data를 다루고자 하는 시도가 계속되었다고 합니다. 그리고 2015년, 인공지능 역사에 한 획을 긋는 Attention이라는 개념이 새롭게 도입됩니다.

You got me looking for attention...?

간단하게 말하면, 어텐션이란 모든 기억을 동등하게 기억하지 않고 연관성 있는 기억에 집중해서 기억하도록 구조화하는 기법을 말합니다. 어텐션이 정말 획기적인 메커니즘이긴 했지만, 초기에는 RNN, CNN 구조와 함께 사용되었기 때문에 여전히 시퀀스의 길이가 길어질수록 같은 문제가 발생하는 한계가 있었는데요. 2017년 구글은 Attention is all you need이라는 정말 멋있는,,, 제목으로 Transformer (트랜스포머) 모델을 제안합니다. 트랜스포머 모델은 RNN, CNN 구조를 완전히 배제하고 오롯이 어텐션 그 잡채! 에만 집중하는 아이디어로 기존의 문제점을 기냥,, 해결해버렸습니다.

본 포스팅에서는 트랜스포머 논문을 처음부터 끝까지 직접! 읽으며 분석한 내용을 정리하고 공유하고자 합니다 :)

논문 출처 :  https://arxiv.org/pdf/1706.03762

초록 Abstract

먼저 논문의 전체적인 아이디어와 내용을 파악할 수 있는 초록을 읽어 보도록 하겠습니다.

The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and convolutions entirely.

기존 모델들의 인코더-디코더에는 복잡한 RNN 구조나 CNN 구조가 포함되어 있는데, 우리는 RNN/CNN구조를 완전히 배제하고 온전히 어텐션 메커니즘에만 기반한 새로운 네트워크 구조 '트랜스포머'를 제안한다! 라고 되어 있습니다. Attention is all you need이라는 논문 제목도 그렇고, Transformer이라는 모델 이름도 그렇고, 너무 멋있어서 소름이 돋습니다.

We show that the Transformer generalizes well to other tasks by applying it successfully to English constituency parsing both with large and limited training data.

트레이닝 데이터가 많든지 적든지간에 관계없이 트랜스포머가 영어 구문 분석에 굉장히 성공적으로 적용이 되었는데, 영어 구문 분석 뿐만 아니라 다른 과업에도 트랜스포머가 잘 일반화되어 적용될 수 있다는 것을 보여주겠다고 합니다.

이제 서론을 봅시다.

서론 Introduction

Recurrent neural networks, long short-term memory [13] and gated recurrent [7] neural networks in particular, have been firmly established as state of the art approaches in sequence modeling and transduction problems such as language modeling and machine translation [35, 2, 5]. 

RNN, LSTM, GRU같은 모델들은 언어모델이나 번역기같은 sequence modeling과 transduction problems에 특히 잘 적용되어 왔는데요.

they generate a sequence of hidden states ht, as a function of the previous hidden state ht−1 and the input for position t. This inherently sequential nature precludes parallelization within training examples, which becomes critical at longer sequence lengths, as memory constraints limit batching across examples. ...... The fundamental constraint of sequential computation, however, remains.

이런 RNN 구조의 모델들은 시퀀스가 길어질수록  어쩔 수 없이 맛탱이가 가버렸고..... 이런 문제를 해결하기 위해 factiorization trick이나 conditional computation같은 방법이 고안되기도 했지만, 결국 Recurrent 구조는 그대로였기때문에 근본적인 문제점은 여전히 해결되지 못한 상태였습니다.

Attention mechanisms have become an integral part of compelling sequence modeling and transduction models in various tasks, allowing modeling of dependencies without regard to their distance in the input or output sequences [2, 19]. In all but a few cases [27], however, such attention mechanisms are used in conjunction with a recurrent network.

이때 혜성처럼 등장한 어텐션 메커니즘은 서로간의 dependency를 계산하면서 입출력 시퀀스의 길이가 길어져도 학습이 잘 되도록 도왔는데요. 안타깝게도 문제점의 근원이 되는 Recurrent 구조가 여전히 그대로 사용이 되었기 때문에, 상황이 좀 나아지긴 했으나, 시퀀스 길이가 길어지면 또 같은 문제점이 발생했다고 합니다.... 이쯤 되니 '이거 그냥 Recurrent 구조 자체를 쓰지 말아야 겠다'는 생각을 슬슬 시작했던 것 같습니다.

In this work we propose the Transformer, a model architecture eschewing recurrence and instead relying entirely on an attention mechanism to draw global dependencies between input and output. ...

그래서 구글이 제안하는 트랜스포머는 입출력 사이의 Global dependency를 계산할 수 있도록 오롯이 어텐션 메커니즘에만 집중하고 Recurrence 구조를 완전히 배제한다고 합니다. 그렇게 했더니.. 학습도 잘되고... 성능이.. 쩐다고 하네요!

연구 배경 Background

연구 배경에서는 다양한 이전 모델들에 대해서 거론하고 있습니다.

언급된 주요 모델 중 4가지에 대해 찾아보았는데요.

• [9] ConvS2S (2017): CNN 구조로 시퀀스 간의 종속성을 학습, 병렬 처리를 통해 효율성을 높인 모델
• [16] Extended Neural GPU (2016): CNN 구조로 긴 시퀀스를 병렬로 처리하는 데 중점
• [17] Neural GPU (2016): CNN 구조로 알고리즘을 학습하고 긴 시퀀스 데이터를 병렬로 처리할 수 있도록 설계
• [18] ByteNet (2016): 깊고 확장 가능한 CNN 구조로 입력 시퀀스와 출력 시퀀스 간의 종속성을 효과적으로 학습

대부분 어텐션을 적용하지 않은 모델들이었습니다. 이 밖에도 대체로 RNN, CNN 구조를 사용한 기존 모델들에 대해서 언급을 하면서, 우리가 걔네보다 월등하다는 걸 증명하겠다!는 이야기를 하고 있습니다.

To the best of our knowledge, however, the Transformer is the first transduction model relying entirely on self-attention to compute representations of its input and output without using sequencealigned RNNs or convolution.

마지막으로 현재까지(발표 시점까지) 트랜스포머가 입출력 사이의 관계를 규명하기위해 self-attention 계산에만 온전히 집중하며, 연쇄적인 RNN이나 CNN 구조를 전혀 사용하지 않는 유일한! 모델이라고 거듭 강조하고 있습니다.

그럼 이제 본격적으로 모델 구조에 대해서 알아보겠습니다.

모델 구조 Model Architecture

관심있는 분이라면 한번쯤은 보셨을 트랜스포머의 구조도입니다. 처음 봤을때 저는 이게 도대체 뭘까 굉장히 심란했었는데요, 관련 자료를 열심히 찾아 읽고 논문도 계속 뒤져보고 하면서 한 번 이해하고 나니, 생각보다 심플한 구조구나- 느껴져 재밌었습니다.

3-1. 인코더 - 디코더

먼저 왼쪽 구조도는 인코더, 오른쪽 구조도는 디코더에 해당합니다. 구조 양옆에 N* 이라고 표시된 부분은 해당 작업을 N번 반복하겠다는 것을 의미합니다. 논문에서는 인코더와 디코더에서 모두 N = 6을 사용한다고 밝히고 있습니다.

• 인코더 레이어는 2개의 하위 레이어로 구성되어 있습니다. 첫 번째 레이어는 멀티헤드 어텐션을 수행하며, 두 번째 레이어는 간단한 Feed-Forward 구조로 이루어져 있습니다. 두 하위 레이어는 ResNet에서 제안했던 잔차연결(Residual connection)으로 연결되는데, 각 하위 레이어의 아웃풋은 인풋과 더해진 뒤(add) 정규화(Norm)됩니다.
• 이런 더하기 작업은 모든 레이어의 아웃풋이 같은 차원으로 전부 통일되기 때문에 가능합니다.
• 모든 결과물의 차원을 논문에서는 512로 고정하고 있습니다. 차차 알아보겠지만 레이어 안팎으로 벡터끼리 서로 계속 더하는 일이 많기때문에, 모든 벡터의 shape과 차원을 동일하게 통일할 필요가 있습니다.

• 디코더는 3개의 하위 레이어로 구성되어 있는데, 인코더와 마찬가지로 모든 하위 레이어는 Residual connection으로 연결됩니다.
• 특히 첫 번째 하위 레이어에서 Masked 멀티헤드 어텐션을 사용하는 이유는 cheating을 방지하기 위함입니다. 해당 내용은 뒤에서 더 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

3-2. 어텐션

An attention function can be described as mapping a query and a set of key-value pairs to an output, where the query, keys, values, and output are all vectors. 

어텐션을 하나의 함수의 관점에서 생각해봅시다. 함수는 입력을 받아 결과를 출력하잖아요? 어텐션 함수는 인풋으로 3가지를 받아요. 바로 query, key, value인데요. 이렇게 3가지 인풋을 받아서 맵핑이란 걸 해가지고 결과물을 출력(output)합니다. 인풋으로 사용된 query(Q), key(K), value(V)와 출력물 output은 전부 벡터 형태로 이루어져 있습니다.

여기서부터 저는 이런 의문이 들었습니다. 그래서 Q는 뭐고, K는 뭐고, V는 뭔데? 의문을 해결하기 위해 잠깐 순서를 건너뛰고 3-2 대신 3-5를 먼저 보겠습니다.

3-5. 포지셔널 인코딩 (Positional Encoding)

포지셔널 인코딩을 먼저 이해하면 좋습니다. 간단하게 Input은 'I am hungry'이라는 영어 문장이고, Output은 '나는 배가 고프다'라는 한국어 문장이라고 생각해 봅시다. 논문 초록과 서론에서 누누이 봤지만, 트랜스포머는 이 문장들을 순차적으로 입력받지 않잖아요. 그렇다면 트랜스포머는 이 정보들을 도대체 무슨 수로 sequence data처럼 핸들링할 수 있는 걸까요? 그걸 가능하게 해주는 것이 바로 포지셔널 인코딩입니다.

Since our model contains no recurrence and no convolution, in order for the model to make use of the order of the sequence, we must inject some information about the relative or absolute position of the tokens in the sequence. To this end, we add "positional encodings" to the input embeddings at the bottoms of the encoder and decoder stacks. The positional encodings have the same dimension dmodel as the embeddings, so that the two can be summed. There are many choices of positional encodings, learned and fixed [9].

영어든 한국어든 단어로 된 문장을 받았다면, 기본적인 임베딩 작업을 해서 문장을 벡터화 해야겠죠. 포지셔널 인코딩은 쉽게 말해 이 임베딩 벡터값에 '위치(position) 정보'를 더해주는 일입니다. 위의 구조도에 잘 보면 Input Enbedding과 Positional Encoding 사이에 더하기(+) 기호가 있지요. 물론 두 벡터를 더해줘야 하므로 인풋 임베딩과 포지셔널 인코딩의 shape는 당연히 같도록 설계되었습니다. 어쨌든 이렇게 두 정보를 더함으로써 인코더와 디코더에 위치 정보가 더해진 벡터가 제공되고, 덕분에 마치 유사 sequence data처럼 인식을 할수 있게 되는 겁니다. 또, 이렇게 완성된 벡터에 각각 서로 다른 weight를 걸어서 어텐션 레이어의 서로 다른 입력 Q, K, V가 되는 것입니다. 어떤 weight를 걸어야 최적일지 찾는 건 결국 컴퓨터가 우리에게 해주는 일이 되겠죠!

포지셔널 인코딩을 하는 방법은 다양한데, 트랜스포머는 위의 식과 같은 삼각함수 형태의 식을 취하고 있습니다. 임베딩 벡터 내의 각 차원의 인덱스가 짝수인 경우에는 사인함수의 값을 사용하고, 홀수인 경우에는 코사인 함수의 값을 활용합니다. 이렇게 해야만 하는 건 아니고, 이렇게 했더니 계산과 학습이 용이하면서 성능도 잘 나오더라! 정도로 나름 간단하게 설명을 하고 있습니다. 

https://velog.io/@gibonki77/DLmathPE

포지셔널 인코딩에 대해서 좀더 직관적인 이해가 필요하시면, 위의 포스팅을 참고하시는 것을 추천합니다. 정리가 엄청 잘돼있습니다.

3-2. 어텐션

그럼 다시 Attention 설명파트로 돌아오겠습니다. 먼저 우리가 기존의 전체 구조도에서 살펴본 멀티헤드 어텐션이란 'Scaled Dot-Product Attention'이라는 걸 여러 번 실행하는 것을 의미하는데요. 굉장히 직관적인 작명을 해서... 크기를 줄이는 Scale과 Dot-product(행렬곱 내적)이 사용되는 싱글 어텐션이라고 생각을 하면 됩니다. 

• 먼저 Q와 K를 행렬곱 계산합니다. Q와 K는 shape이 같은 벡터입니다. 따라서 벡터 내작 계산을 하기 위해 K를 Transpose 합니다. 따라서 두 행렬을 내적한 결과로 행렬은 정방형이 됩니다. (shape이 (a, b)라고 하면, 결과는 (a, a))
• 그 다음 벡터 안의 숫자값을 작게 줄이는 Scaling 작업을 해줍니다. 논문에서는 벡터 안의 숫자값을 작게 해줌으로써 vanishing gradient 문제를 방지할 수 있게 된다고 밝히고 있습니다.
• 만약 디코더라면 치팅 방지를 위해 Mask 작업을 추가합니다.
• 이제 거기다가 Softmax 함수를 걸어주면, 벡터 안의 값이 확률화 되면서 weigt metrix로 간주할 수 있게 됩니다.
• 그렇게 해서 나온 결과 벡터를 마지막으로 V와 행렬곱 계산합니다. 이 때, 결과 벡터의 shape은 기존 Q, K, V와 동일하게 유지됩니다.((a,a)•(a,b)=(a,b)) 여기까지가 바로 'Scaled Dot-Product Attention' 싱글 어텐션입니다.

• 트랜스포머는 멀티 헤드 어텐션을 이용합니다. 위에서 살펴본 'Scaled Dot-Product Attention' 형태의 싱글헤드 어텐션을 h번 각각 수행하여 concat해서 이어 붙여준다는 건데요. 예를 들어서 논문에서는 512차원의 벡터를 다루고 있으므로, 이걸 64차원씩 8세트로 나누어서 각각 어텐션을 따로 수행하고 나서 Concat, 즉 이어 붙여서 다시 512차원으로 만들어 준다는 거예요.

Multi-head attention allows the model to jointly attend to information from different representation subspaces at different positions. With a single attention head, averaging inhibits this.

• 멀티헤드 어텐션은 트랜스포머 모델의 성능을 높이는 핵심 요소 중 하나인데요. 그 이유를 살펴보겠습니다.
• 먼저 Single head 어텐션은 하나의 문장에서 각 단어의 중요도를 계산한 후, 이 중요도를 이용해 모든 단어의 정보를 결합하여 하나의 벡터를 출력합니다. 이 과정에서 다양한 단어의 정보가 섞이게 되어 특정 단어의 중요한 세부 정보가 희석될 수 있는 가능성이 있고, 논문에서는 이것을 'averaging'이라고 부르고 있습니다. 중요한 패턴이나 특이점이 평균화되면서 사라지게 된다는 것이죠.
• 반면 Multi head 어텐션은 여러 개의 어텐션 헤드를 사용하여 각 헤드가 특정 위치나 특징에 더 집중할 수 있게 돕고, 다양한 정보를 더 풍부하게 학습할 수 있게 됩니다. 즉 다양한 관점에서 입력 데이터를 이해하고 처리할 수 있게 되는 건데요. 이를 통해 모델은 입력 데이터의 여러 측면을 동시에 학습하고, 중요한 정보를 놓치지 않게 됩니다. 복잡하고 다양한 패턴을 효과적으로 인식하고 처리할 수 있을 뿐만 아니라 모델의 표현력도 향상시키는 거죠. 그래서 멀티헤드 어텐션이 트랜스포머 모델의 성능을 크게 향상시키는 핵심 요소라는 겁니다.

트랜스포머에서 어텐션은 크게 3곳에서 적용됩니다.

The encoder contains self-attention layers. In a self-attention layer all of the keys, values and queries come from the same place, in this case, the output of the previous layer in the encoder. 

• 먼저 인코더는 self-attention layer를 사용하는데, 위에서 살펴봤듯이 인코더에 맨 처음 들어오는 입력값은 임베딩과 포지셔널 인코딩된 값이 더해진 벡터입니다. 이 벡터에 각각 서로 다른 weight가 걸려서 Q, K, V라는 입력값으로 들어오게 되지만, 실제로는 전부 같은 값을 가진 하나의 벡터로부터 근원합니다. 논문에서도 'keys, values and queries come from the same place'라고 밝히고 있죠. 

Similarly, self-attention layers in the decoder allow each position in the decoder to attend to all positions in the decoder up to and including that position. We need to prevent leftward information flow in the decoder to preserve the auto-regressive property. We implement this inside of scaled dot-product attention by masking out (setting to −∞) all values in the input of the softmax which correspond to illegal connections. See Figure 2.

• 디코더에서도 똑같이 self-attention layer를 사용합니다. output에 해당하는 문장을 임베딩한 값과 포지셔널 임베딩한 값을 더한 벡터에 서로 다른 weight가 걸려 Q, K, V가 되고, Masked 작업을 추가한 멀티헤드 어텐션을 수행하죠. 그림의 2번에 해당합니다.
• 우리가 마스크를 쓰면 마스크 아래 얼굴이 가려져서 보이지 않는 것처럼, 마스킹 작업은 어떤 값이 보이지 않게 가려버리는 것을 말합니다. 여기서는 벡터에서 마스킹할 부분을 마이너스 무한대로 발산하는 -inf값으로 바꿔버리는데, 그러면 이 -inf값이 다음 단계의 softmax 함수를 지나면서 0값을 가지게 됩니다.

• 기존의 RNN 모델들은 시퀀스가 순차적으로 입력되기 때문에, 앞쪽부터 순차적으로 업데이트 되어온 hidden state를 다음 시퀀스에 제공하면서 sequence 예측을 합니다. 하지만 트랜스포머 모델은 데이터가 순차적으로 제공되지 않고 한번에 제공됩니다. 따라서 현재 시점보다 뒤에 올 시퀀스의 정보까지 알 수 있게, 즉 'cheating'을 할 수 있게 되는 거죠.
• 논문은 디코더에서 leftward information flow를 방지해야 한다고 언급합니다. 마스킹은 참조용 그림에서 보이는 것처럼 벡터의 대각선 왼쪽 아래 부분을 아예 0값으로 만들어버리고, 그래서 현재 시점보다 뒤에 있는 시퀀스를 참조하지 않도록 돕습니다. 쉽게 말하자면 현재 토큰보다 나중에 해당하는 토큰 값이 계산에 포함되는 부분을 모두 가려버린 것입니다.

In "encoder-decoder attention" layers, the queries come from the previous decoder layer, and the memory keys and values come from the output of the encoder. This allows every position in the decoder to attend over all positions in the input sequence. This mimics the typical encoder-decoder attention mechanisms in sequence-to-sequence models such as [38, 2, 9].

• 마지막으로 그림 3번에 해당하는 어텐션입니다. 이 어텐션에도 Q, K, V가 필요하겠죠.
• 먼저 디코더의 첫 번째 하위레이어를 지난 결과물이 Q가 됩니다. (queries come from the previous decoder layer) 그리고 인코더의 최종 결과물에 서로 다른 weight가 걸려서 각각 K, V,가 되고요. 이 결합 메커니즘을 통해 디코더의 각 위치가 입력 시퀀스의 모든 위치를 참조할 수 있게 됩니다.
• 즉, 디코더의 특정 위치에서 다음 토큰을 예측할 때, 입력 시퀀스 전체의 정보를 활용할 수 있게 되는 것입니다. 이는 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 모델에서 일반적으로 사용되는 인코더-디코더 어텐션 메커니즘과 유사한데요. 덕분에 디코더가 보다 정확하고 문맥에 맞는 출력을 생성할 수 있겠습니다.

3-3. Feed-Forward 네트워크

이전에 살펴본 바와 같이 인코더와 디코더는 각각 2개, 3개의 하위 레이어로 구성되어 있는데, 마지막 하위 레이어는 feed-forward 네트워크로 구성되어 있으며, 활성함수로는 ReLU가 사용됩니다. 레이어마다 사용된 웨이트는 모두 다르다고 밝히고 있습니다.

3-4. 임베딩 & 소프트맥스

• input과 output 토큰을 벡터화하기 위해 learned embedding을 사용하는데, 이 임베딩에 필요한 weight matrix는 같은 것을 쓴다고 밝히고 있습니다. 또한 디코더 결과물을 선형 변환하는 과정에서도 같은 weight matrix를 쓴다고 합니다. 즉, 아래 그림에 빨간색으로 표시한 3곳에서 모두 같은 가중치 행렬을 사용합니다.

• 디코더의 마지막 feed-forward를 지난 결과물은 linear transformation과 softmax를 차례대로 거쳐 다음 토큰의 probabilities를 예측하는 아웃풋이 됩니다.

3-5. 포지셔널 인코딩

위에서 미리 봤으므로 생략

Why self attention

4장에서는 Self-attention의 장점을 recurrent, convolution 구조와 비교하여 크게 3가지 측면에서 비교합니다.

One is the total computational complexity per layer. Another is the amount of computation that can be parallelized, as measured by the minimum number of sequential operations required. The third is the path length between long-range dependencies in the network.

1. 레이어마다 발생하는 계산의 복잡도가 상대적으로 낮아 효율적입니다.
2. 병렬화가 용이해 동시에 많은 계산을 수행할 수 있습니다.
3. 입력과 출력 위치 간의 경로 길이가 짧아 장기 의존성을 더 쉽게 학습할 수 있습니다.

Learning long-range dependencies is a key challenge in many sequence transduction tasks. One key factor affecting the ability to learn such dependencies is the length of the paths forward and backward signals have to traverse in the network. The shorter these paths between any combination of positions in the input and output sequences, the easier it is to learn long-range dependencies [12]. Hence we also compare the maximum path length between any two input and output positions in networks composed of the different layer types.

n이 시퀀스의 길이, d가 차원의 크기, k가 convolution에서 커널의 사이즈, r이 길이가 제한된 self-attention에서 이웃의 사이즈를 의미할 때 계산의 복잡도를 비교한 표입니다. Self-attention 레이어는 모든 위치를 일정한 수의 순차적 연산으로 병렬 연결할 수 있기 때문에 Recurrent, Convolution 구조보다 훨씬 적은 비용으로 계산을 처리할 수 있습니다.

특히 길이가 제한된 self-attention이란, 입력 시퀀스의 각 위치가 특정 범위 내의 이웃 위치들만 제한적으로 참조하여 어텐션을 계산하는 것을 의미합니다. 예를 들어 시퀀스 길이 n = 100이고 길이 제한 범위 r = 5인 경우, 일반적인 self-attention에서는 각 위치가 99개의 다른 위치와 전부 상호 작용하지만, 제한된 self-attention에서는 각 위치가 최대 10개의 이웃 위치(왼쪽 5개, 오른쪽 5개)와만 상호 작용합니다. 딱 봐도 계산량이 확 줄어서 효율적인 장점이 있겠죠. 특히 입력 시퀀스의 길이가 매우 길고 계산 자원이 제한된 상황에서 유리할 수 있다고 합니다.

추가적으로 self-attention을 사용한 모델은 해석이 조금 더 용이한 장점이 있다고 합니다.

학습과 결과 Training / Results

학습과 결과 부분은 가볍게 읽어만 보고, 자세한 리뷰는 생략하겠습니다.

영어->독어 번역, 영어->불어 번역 문제에서 다른 기존의 SOTA 모델들과 비교하여 월등한 최고 성능을 보여주었다는 것이 핵심입니다.

결론 Conclusion

결론에서는 앞으로 트랜스포머가 언어 번역뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오와 같은 대용량 입출력 처리를 할 수 있도록 어텐션 메커니즘을 더 연구하고 발전시켜 나가겠다고 밝히며, 트랜스포머에 대한 자부심과 앞으로에 대한 기대감으로 마무리를 하고 있습니다.

2017년에 발표되었던 논문인 만큼 2024년인 현재까지 트랜스포머는 많은 발전에 발전을 거듭하였고, 최신 생성형 모델의 근간이 되고 있습니다. 어느 분야든 마찬가지겠지만 특히 딥러닝 분야에서 기존의 문제점을 해결하기 위한 새로운 아이디어를 떠올리고 그를 구현해내는 이런 멋진 작업물들을 볼 때면 정말 경이롭습니다. 이번 논문 리뷰를 통해서 트랜스포머의 기본 개념과 원리, 구조에 대해 파악할 수 있어서 영광이었습니다.

이로서 Attention is all you need, 트랜스포머 논문 리뷰를 마치겠습니다. 감사합니다 :)