이미지 학습으로 생성된 파일을 학습한 이미지의 총 용량보다 클까요?

자료 기본정보

- 설명

결론부터 말씀드리면, 그럴 수도 있고 아닐 수도 있습니다.

하지만 질문하신 30x30 사이즈의 작은 이미지라면, 학습 결과물(모델 파일)의 용량이 원본 이미지 파일들의 총합보다 훨씬 작아질 확률이 매우 높습니다.

그 이유를 머신러닝의 원리와 함께 설명해 드릴게요.

1. 왜 모델 파일이 더 작을 수 있나요? (데이터 압축 효과)

머신러닝 학습은 이미지를 그대로 복사해서 저장하는 것이 아니라, 이미지들 사이의 '특징(Feature)'과 '규칙'을 숫자로 추출하는 과정이기 때문입니다.

• 원본 데이터: 30x30 이미지 1,000장이 있다면, 각 픽셀의 색상 정보(RGB)를 모두 가지고 있어야 합니다.

• 학습된 모델: "이런 패턴의 숫자들이 들어오면 'A'라고 판단해라"라는 가중치(Weights) 값만 저장합니다.

• 비유: 수천 권의 수학 문제집(데이터셋)을 다 공부한 학생의 머릿속에는 문제집 전체 내용이 들어있는 게 아니라, 문제를 푸는 '공식(모델)'만 남는 것과 비슷합니다.

2. 반대로 모델 파일이 더 커지는 경우는 언제인가요?

사용하는 알고리즘의 **복잡도(파라미터 수)**에 따라 결정됩니다.

• 단순한 알고리즘 (선형 회귀, SDCA 등): 데이터가 수십 기가바이트(GB)여도 모델 파일은 몇 메가바이트(MB) 수준으로 매우 작습니다.

• 복잡한 딥러닝 (ResNet, VGG 등): 이미 수백만 개의 뉴런(파라미터)이 설계된 거대한 신경망을 사용하면, 학습 데이터가 단 한 장뿐이라도 모델 파일 자체의 기본 용량이 수백 MB에 달할 수 있습니다.

3. 케이스 (30x30 이미지 + 실시간 학습)

30x30 이미지를 직접 설계한 간단한 신경망이나 ML.NET의 일반적인 분류기로 학습시킨다면 다음과 같은 양상을 보일 것입니다.

4. DB 저장 시 팁

실시간 학습을 위해 DB에 데이터를 넣으실 때, 용량을 아끼려면 이미지를 파일 형태 그대로 BLOB으로 넣기보다 **정규화된 수치(0~1 사이의 float 값)**로 변환하여 저장하는 것이 학습 속도와 관리 면에서 훨씬 유리합니다.

• Tip: .NET 4.6.1 환경에서 용량이 걱정되신다면, 학습이 끝난 후 불필요한 메타데이터를 제외하고 가중치만 저장하도록 설정하면 모델 크기를 극단적으로 줄일 수 있습니다.