심층 신경망의 표현 유사성: 분포의 근접성은 과연 의미있는 지표일까요?

Beatrix Nielsen 등의 연구는 심층 신경망에서 학습된 표현의 유사성을 식별 가능성 이론의 관점에서 분석하여, 분포의 근접성이 표현 유사성을 보장하지 않음을 밝히고 새로운 분포 거리를 제안함으로써 DNN 이해에 중요한 기여를 했습니다.

심층 신경망 표현 유사성 연구의 새로운 지평

최근 몇 년 동안, 인공지능 분야에서 심층 신경망(DNN)의 발전은 눈부십니다. 하지만, 서로 다른 DNN이 학습하는 표현(representation)이 언제, 그리고 왜 유사해지는지는 여전히 활발한 연구 주제입니다. Beatrix Nielsen 등의 연구진은 이 질문에 식별 가능성 이론이라는 새로운 관점을 제시했습니다. 그들의 논문, "When Does Closeness in Distribution Imply Representational Similarity? An Identifiability Perspective"는 이 분야에 중요한 통찰력을 제공합니다.

식별 가능성 이론을 활용하여, 연구진은 모델 분포를 변화시키지 않는 변환에 대해 불변인 표현 유사성 척도를 제안합니다. 자기회귀 언어 모델과 같은 여러 인기 사전 훈련 방법을 포함하는 모델 계열에 초점을 맞춘 연구진은 모델 분포가 가까울 때 해당 표현이 유사하다는 것을 언제 증명할 수 있는지 탐구했습니다.

놀랍게도, 연구진은 모델 분포 간의 쿨백-라이블러(Kullback-Leibler) 발산이 작다고 해서 해당 표현이 유사하다는 것을 보장하지 않는다는 것을 수학적으로 증명했습니다. 즉, 최대 가능도를 달성하는 모델에 매우 근접한 모델이라도 서로 다른 표현을 학습할 수 있습니다. 이러한 현상은 CIFAR-10 데이터셋을 사용한 실험에서도 관찰되었습니다. 이는 기존의 가정에 대한 도전이며, DNN 이해에 있어 중요한 함의를 지닙니다.

연구진은 이러한 한계를 극복하기 위해, 분포의 근접성이 표현 유사성을 의미하는 새로운 분포 거리를 정의했습니다. 합성 실험 결과, 더 넓은 네트워크가 이 새로운 거리에 대해 더 가까운 분포를 학습하고 더 유사한 표현을 가진다는 것을 발견했습니다. 이 연구는 분포의 근접성과 표현 유사성 사이의 중요한 연결 고리를 확립하며, DNN의 표현 학습 메커니즘을 더욱 깊이 이해하는 데 기여합니다.

이 연구는 단순히 기술적인 진보를 넘어, AI 모델의 해석성과 신뢰성 향상에 대한 중요한 단서를 제공합니다. 앞으로 이 연구를 바탕으로, 더욱 정교하고 신뢰할 수 있는 AI 모델 개발에 박차를 가할 것으로 예상됩니다. 이는 곧, 더욱 안전하고 효율적인 AI 시스템 구축으로 이어질 수 있는 긍정적인 전망입니다.