대학원생이 쉽게 설명해보기

이 글은 convexity에 대해 정리한 글입니다.

함수가 convex하다. 여러분이 ML을 공부하다 보면 경사하강법을 많이 사용하시게 되는데요. 이때, 함수가 convex하다라고 표현이 가능하면 해의 최적값을 좀 더 빠르고 정확하게 찾을 수 있다는 것을 아실 것입니다.

실제로 유명한 GAN에서도 함수를 conex라고 가정하고 풀고 있죠. 하지만 실제로 convex한지는 증명되진 않았습니다.

여기서 나오는 convex에 대해 정리해보겟습니다.

Convex Set

다음과 같은 그림을 보시길 바랍니다.

집합 X에서 점과 점을 잡고 어떤 선을 그엇을 때, 그 선이 포함하는 점조차도 집합 X에 포함된다.

위의 말이 성립되면 그 집합은 convex하다 라고 표현할 수 있습니다. 

따라서, 위 그림에서는 첫번 째, 두번 째 그림만이 convex하다고 표현할 수 있겟네요.

Convex Set은 다음과 같은 성격을 가집니다.

정리하자면,' convex할 때 상수를 더하거나 곱해도 convex하고, 어떤 convex집합 X, Y가 만났을 때, 그 교집합도 convex하다' 라는 의미입니다.

좀 더 수식적으로 풀어보면 이렇습니다.

첫번째 그림은 두번째 그림으로 설명하겠습니다.

먼저, 빨간선을 할선(secant line)이라고 부릅니다.

 어떤 함수 f(x)에서 점 (x1, x2) 를 선택하여 할선을 그렷을 때, 실제 함수 f가 할선의 선분아래에 있으며, 임의로 다른 점 (x1, x2)을 선택했을 때도 선분 아래에 있다면 convex정의가 성립됩니다.

convex와 strictly convex의 차이는 등호(=)의 차이입니다. 

예를 들어, 두번 째 그림의 경우, 파란색 점 (x1, x2)를 선분으로 그린다고 생각해 봅시다. 그럴경우엔 실제 함수 f와 완벽히 일치하게 됩니다. 이때, convex의 정의인 <=는 성립하지만, <는 성립하지 않게됩니다. 완벽하게 동일하니까요. 그래서 밑 함수는 convex이지만 strictly convex는 아닙니다.

위 그림에서 Linear함수는 완벽히 convex하다고 할 수 있습니다.

다음은 convex의 몇 가지 특징입니다.

KMOOC

이 글은 Duality Problem에 대해 간단히 정리한 글입니다.

Duality Theroy

우리는 선형계획에서 optimum(최적값)을 찾기를 원합니다. 또, 만약 최적값을 찾게 되었다면 그에 대한 검증이 필요합니다.

어떤 최적값에 대한 검증에는 하한, 상한으로 검증하게 됩니다. 이 방법이 Dual, 쌍대 문제입니다.

예를 들어서, 밑과 같은 선형문제가 있다고 생각해봅시다.

이 문제에서 각 등식에 y1, y2와 같은 변수를 곱해서 목적식과 비슷하게 만들어주면 간단히 상한을 구할 수 있습니다.(해보시길..)

쌍대 문제로 바꾸게 되면 다음 그림처럼 바뀌게 됩니다.

왜 이런 그림이 나오는지는 다음 그림으로 설명되어질 수 있습니다.

상한을 구하는게 목적인 것을 생각해보면 제약식이 왜 저런 형태를 띄고 있는지를 알 수 있으며, 목적식 또한 그 의미를 알 수 있을 것입니다.

Primal(원문제) 가 최대식이라면 Dual 은 최소로 바뀌게 됩니다. 반대로 Primal이 최소식이라면 Dual은 최대로 바뀌게됩니다.

또한, 하한을 구하기위해 몇 번의 곱셈을 하다보면 Dual의 Dual은 Primal이라는 것을 알 수 있습니다.

즉, 위의 그림과 같이 쌍대문제로 전환하여 W를 구하게 되면 원문제 Z의 상한이 된다는 의미입니다.

Duality Problems : Primal <-> Dual

쌍대 문제에서는 3가지 속성이 존재합니다.

1. 약쌍대성

- > 만약 최대화 문제일 때, 쌍대문제를 통해 값을 도출하였다면 이 값은 원문제의 최적해에 대해 상한이 됩니다.

2. 강쌍대성

-> 쌍대 문제에서의 최소 상한값이 원 문제에서의 optimum값과 같다는 정의입니다.

3. 상보여유정리

상보여유정리는 쉽게 말씀드리자면 다음과 같습니다. 만약 쌍대변수의 값 (그림에서 y1, y2, y3, y4를 의미)이 0이 아닌 경우, 원 문제의 제약식은 등식을 만족해야 합니다.

-> 그림에서 y1, y2가 0이 아닌 양수임을 볼 수 있습니다. 이 의미는 원문제에서 1, 2번째 제약식이 등식을 만족한다는 뜻입니다.(직접 x1, x2의 값을 넣어보십시오). 또한 3, 4번째는 상대변수의 값이 0이 되므로 원문제에서 3, 4번째 제약식은 등식이 성립하지 않습니다.

감사합니다.

Reference

KMOOC 

분야에 상관없이, 항상 데이터셋이 중요하고 그 안에 있는 여러 데이터의 분포가 중요하다고 생각합니다.

이 글은 통계의 아주 기초인 Random Sampling과 가설검정에 대해 간단히 정리한 글입니다.

Random Sampling

우리가 배우는 통계나 확률에서는 간단한 예시를 들어 설명하기 때문에 분포라던가 평균, 분산에 대해서 알기 쉽습니다. 하지만 현실에선 구하기도 어려울 뿐더러 알 방법이 거의 없죠. 그래서 분포를 추정하기 위해 하는 것이 Sampling 기법입니다. 

물론 Sampling을 통해 실제 분포와 내가 아는 분포를 100%는 아니지만 어느정도 가깝게 근사시키는 방법은 여러가지가 있습니다. (글 외의 내용)

예를 들어봅시다. 우리가 모르는 어떤 모집단이 있다고 가정하겠습니다.

우리는 전체 모집단의 '무언가'(보통 평균 또는 분산) 를 알고 싶습니다. 하지만 전체 모집단에 대해서 아는 것이 없기 때문에 Sampling을 진행하게 됩니다. 이를 무작위 표본이라고 정의합니다.

무작위 표본은 두 가지 특성을 가집니다.

1. 동일한 분포인가? Yes 

-> 우리가 뽑은 샘플-1 과 샘플-2는 구별될 수 없기 때문입니다.

예를 들어서, 성인 100명의 키를 측정한다고 했을때, 샘플을 뽑아서 측정을 해보면 거의 차이가 없을 것입니다.

2. 독립적인가? No 

-> 각 샘플들은 독립적이지 않습니다. 왜냐하면 모집단에 영향을 끼칠 수 있기 때문이죠. 하지만 무작위 표본의 특성은 독립적이어야 합니다. 이는 모집단이 매우 커졋을 때 해결할 수 있습니다.

정리하자면, Random Sampling은 독립적이고 동일한 분포를 갖는 동일한 모집단에서 선택된 표본입니다.

설명한 것은 가장 기초인 Random Sampling이고, machine learning에 자주 사용되는 Gibbs Sampling, MH 알고리즘 등은 추후에 쓰도록 하겠습니다.

Hypothesis

어떠한 방법을 통해 모집단의 평균, 분산이 아닌 표본의 평균과 분산을 알게 되었다면, 가설을 통해서 이를 검정할 수 있어야합니다. 

가설은 두 가지로 정의됩니다.

1. 귀무가설 H0

2. 대립가설 또는 연구가설 H1

우리가 알고싶은 어떤 가설에 대해 연관있는 무작위 표본을 선택하여야 합니다. 무작위 표본을 선택하라는 의미는 반복적으로 실험하라는 의미와 동일합니다.

예를 들어, 표본 평균을 검정하게 된다면 밑과 같은 식을 사용하게 됩니다.

이 식은 표본크기와 분산에 영향을 받게 됩니다. 또한, 이를 신뢰구간이라 부릅니다.

쉽게 설명하자면, 표본을 100개 뽑앗을 때, 이러한 표본들은 일정한 구간을 가지게 될 것이고 평균을 가지게 될 것입니다.. 또한, 우리가 설정한 유의수준이 95%라고 가정하였을 때, 표본 평균이 100개 중 95개가 내가 정한 일정한 구간안에 들어와 있음을 의미합니다.

신뢰구간이 표본크기와 분산에 영향을 받는 이유입니다.

표본크기가 클수록, 분산이 작을수록 내가 설정한 신뢰구간에 '무언가'가 많이 분포되어 있어 귀무가설이 힘을 얻고, 그렇지 않다면 연구가설이 힘을 얻는 것이라고 생각해볼 수 있습니다.

-> 파란색 구간은 우리가 설정한 신뢰구간, 막대바는 표본의 신뢰구간(중간은 평균이라고 생각하면 될 것 같네요)

이 신뢰구간은 표본의 크기가 크면 클수록 정규분포를 따르게 됩니다. 예를 들어, 95%의 유의수준에서는 k값이 1.96이 되죠.

표본의 크기가 작으면서 normal하지 않을때는 t분포를 따르게 됩니다. 이를 t-statistics라고 부를 수 있습니다. 다음 그림과 같이 n-1의 자유도를 가집니다.

검정을 하고 나면 주로 p-value를 관찰하여 판단하게 됩니다. 

p-value : 우리가 설정한 귀무가설에 반하여 극단적인 값이 나올 확률

예를 들어 보겠습니다.

유의수준 95%에서

H0 : A가 맞다.

H1 : A가 아니다.

라고 가설을 설정한 뒤, 검정을 시행할 것입니다.

첫번 째 경우는 p-value가 0.2가 나왔을 경우입니다.

 p-value가 0.2라는 뜻은 우리의 모집단에서 A가 아닌 것이 나올 확률이 20%라는 의미로 이해하면 쉽습니다. 따라서, 유의수준 95%에 비해 극단적인 확률값이 아니므로 귀무가설을 기각할 수 없습니다. (귀무가설 자체가 연구가설을 포함하고 있는 가설인 셈이죠)

두번 째 경우는 p-value가 0.001이 나왔을 경우입니다.

p-value값이 0.001이 라는 것은 우리의 모집단에서 A가 나올 확률이 0.1%라는 것입니다. 하지만 test결과, 모집단에서 A가 나왓기 때문에 우리의 모집단이 가지고 있는 귀무가설이 이를 설명할 수 없다는 것이죠. 따라서, 귀무가설을 기각하고 새로운 가설을 설정해야 합니다.

정리하자면,

이는 유의수준 95%에 비해 상당히 극단적인 값이 나왔으므로, 우리의 모집단에서 설정한 귀무가설이 연구가설을 포함하고 있지 않다고 설명할 수 있습니다. 따라서 귀무가설을 기각할 수 있습니다.

(쉽게 설명하려고 한 것이 오히려 더 헷갈리게 하는 것일 수 있습니다. 다른 블로그도 참조하시면 좋을 것 같습니다^^. )

이상으로 기초중의 기초인 Random Sampling과 가설에 대해 설명해 보았습니다. 추가로 1종과오와 2종과오를 간단히 설명하면서 글을 마치겟습니다.

1종 과오 & 2종 과오

1종 과오 : 귀무가설이 참이지만 이를 기각한 것.

2종 과오 : 귀무가설이 참이 아니지만 이를 기각하지 못한 것.

보통 1종과오를 생산자 과오, 2종과오를 소비자 과오라고 부릅니다. 예를 들면,

양품인데 불량이라고 판정을 함 -> 1종 과오 : 불량으로 인식하여 양품 하나를 버리게 되므로 생산자에게 손해가 가는 것이죠.

불량인데 양품이라고 파정을 함 -> 2종 과오 : 불량품이 양품으로 판정되기 때문에 소비자에게 피해가 가게 됩니다.

감사합니다.

오늘도 예제를 하면서 알게 된 몇 가지 사실을 적도록 하겠습니다.

notifyDataSetChanged();

저번에 setAdapter을 onResume부분에 편의상 해두었는데요. 사실 notifyDataSetChanged()가 더 편해요.. ;;

갱신되거나 삭제되었을 때 알려주는 메소드입니다.

구글링 해보니 안먹는 경우도 있다고 한다.

Super.onBackPressed()의 위치

제가 원하는 것은 BackPress를 눌렀을 때 데이터를 intent에 넣어서 전송하는 것이었습니다.

근데 BackPressed 내부에 보시면 super로 부모를 상속하는 것을 볼 수 있습니다. 바로 이 부분이 종료하는 시점이 됩니다.

즉, 눌렀을 때 데이터를 intent에 넣어주고 싶다면, super.onBackPressed()를 맨 아래쪽에 두어야 정상 작동할 거에요.

이런 식으로 맨 밑에 두어야 위의 코드가 정상 작동 됩니다.

ArrayList 초기화

(1) 리스트 초기화

contents 는 ArrayList입니다.

(2) ArrayList 초기화하는 방법 두번째

ArrayList를 사용할 때, add를 굳이 사용하지 않고 간단하게, 한번에 초기화시키고 싶을 때가 있습니다.

이런식으로 하시면 됩니다.