교사강요(Teacher Forcing)

교사강요(Teacher Forcing)

교사강요(Teacher Forcing)는 신경망 기반 자연어 처리 모델, 특히 순환신경망(RNN)과 같은 시퀀스 생성 모델의 학습 기법입니다. 주로 기계 번역, 텍스트 생성 등에서 모델이 다음 단어를 예측하도록 학습할 때 사용되며, 학습 중 모델의 출력을 개선하기 위해 정답 시퀀스의 일부를 강제로 사용하는 기법입니다.

교사강요의 원리

교사강요에서는 모델이 예측한 값이 아니라 실제 정답 값(ground truth)을 모델의 다음 입력으로 사용하는 방식으로 학습을 진행합니다. 예를 들어, 기계 번역 모델이 문장을 생성하는 경우, 다음 단어를 예측할 때 모델이 예측한 단어 대신 실제 정답 단어를 입력하여 학습합니다.

예시

"나는 학교에 간다"라는 문장을 생성하는 모델이 있다고 가정합시다.

1. 첫 번째 단어 "나는"이 주어졌을 때 모델이 다음 단어로 "학교에"를 예측하도록 합니다.
2. 이때 모델이 예측한 단어를 입력하는 대신, 정답인 "학교에"를 입력하여 학습을 진행합니다.
3. 같은 방식으로 다음 단어 "간다"도 마찬가지로 정답 단어를 사용하여 학습하게 됩니다.

이 과정을 통해 모델은 이전의 예측에 따라 학습이 누적되는 오류를 줄이고, 정답 시퀀스를 기반으로 매번 새로운 단어를 학습할 수 있습니다.

교사강요의 장점

• 빠른 학습 수렴: 학습 중 매번 정답을 입력하여 오류가 누적되지 않으므로, 학습이 빠르게 수렴하고 초기 학습 과정에서 성능이 더 좋아집니다.
• 더 나은 문맥 학습: 정답 시퀀스를 계속 사용하므로, 문맥에 맞는 단어를 더 정확히 예측하도록 모델이 학습됩니다.

교사강요의 단점

• 추론 시 불안정성: 학습 단계에서는 정답 시퀀스가 주어지지만, 실제 추론(테스트) 단계에서는 이전에 모델이 예측한 단어를 기반으로 새로운 단어를 생성합니다. 이로 인해 예측이 누적되면서 오류가 증가할 수 있습니다.
• 학습과 추론의 불일치: 학습 중에는 정답을 입력하지만, 추론 시에는 이전 예측을 입력하는 구조적 차이 때문에 실제 사용 시 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 이를 노출 편향(Exposure Bias)이라고 합니다.

교사강요의 해결 방법

교사강요의 단점을 완화하기 위해 몇 가지 대안적인 기법이 사용됩니다.

• Scheduled Sampling: 학습 중 정답과 모델 예측을 혼합하여 입력에 사용하는 방법입니다. 초기에는 정답 시퀀스를 주로 사용하다가, 학습이 진행됨에 따라 점진적으로 모델의 예측을 더 많이 사용하도록 조정합니다.
• Seq2Seq + Attention Mechanism: 어텐션 메커니즘을 사용하여 중요한 단어에 가중치를 부여하고 문맥을 강화함으로써 추론 단계의 불안정성을 줄입니다.

교사강요의 적용 사례

• 기계 번역: 문장 구조를 고려하여 자연스러운 번역 결과를 학습하는 과정에서 사용됩니다.
• 텍스트 생성: 시퀀스의 다음 단어를 예측할 때 문맥에 맞는 단어를 학습할 수 있도록 정답을 사용해 학습합니다.
• 음성 인식 및 합성: 음성 시퀀스를 생성할 때 이전 예측 오류가 누적되지 않도록 교사강요를 사용합니다.

결론

교사강요는 언어 모델이나 시퀀스 생성 모델에서 문맥을 학습하는 데 효과적이지만, 학습과 추론의 불일치 문제를 일으킬 수 있습니다. 이로 인해 최근에는 Scheduled Sampling과 같은 개선 기법을 병행하여 학습과 추론 단계에서 일관된 성능을 유지하려는 노력이 이어지고 있습니다.