Python의 람다(Lambda)

파이썬의 람다 기능은 익명 함수(Anonymous), 즉 이름이 없는 함수를 정의하기 위한 용도로 사용됩니다. 참고로 컴퓨터 분야에서 정의는 없던 것에 대한 구체적인 생성을 의미하며, 선언은 일단 이름만 붙여두고 구체적인 생성은 다른 곳에서 대신하는 것을 의미합니다.

일반적으로 파이썬에서 함수는 다음처럼 정의됩니다.

위와 동일한 람다 방식의 함수 정의는 다음과 같죠. 위의 동일성을 유지하기 위해 람다 함수를 func에 할당하여 이름을 붙인 경우입니다. 호출은 일반함수과 동일합니다.

다른 예로, 인자를 두개 받아 받은 인자값을 합해 반환하는 람다 함수는 다음과 같습니다.

이 람다 함수의 사용은 생각해 보면, map처럼 함수를 인자로 받는 함수에서와 같습니다.

덧붙여 람다 함수를 이용하여 함수를 반환하는 함수를 정의할 수 있습니다. 클로저(Closure)라고도 하죠.

물론 클로저 함수를 정의하기 위해 람다를 사용할 필요는 없습니다. 아래처럼요.

단, 위의 코드는 함수의 이름(func)을 불필요하게 부여했다는 점이 거슬립니다.

람다를 통한 함수의 정의는 제약이 많습니다. 람다 함수는 반드시 반환값에 대한 단 한줄의 코드로만 구성되어야 한다는 점입니다. 그렇다면 람다함수에서 어떤 논리적인 조건처리는 어떻게 구현할 수 있을까요? 거기에 대한 힌트는 아래의 코드를 통해 살펴볼 수 있습니다.

이해를 돕고자 들여쓰기를 했는데, 리스트 요소 중 5보다 작으면 SMALL, 5보다 크면 BIG, 딱 5이면 MIDDLE 문자열로 구성된 또 다른 리스트를 반환하는 것입니다.

실제 코딩에서는 들여쓰기가 제거된 아래의 형태가 되겠네요.

잠재벡터(Latent) z의 공간분포 시각화(Visualization)

의미적으로 같은 성질의 데이터들을 공간상에 분포시켜 가시화해 본다면, 같은 의미를 가지는 데이터들은 공간 위치상으로 한곳에 모여있을 것입니다. 이렇게 데이터를 공간상에 분포시켜 놓을 수 있다면 해석 결과로써의 데이터가 얼마나 잘 해석되었는지를 시각화할 수 있고, 새로운 데이터에 대한 공간상의 위치를 통해 어떤 성질군에 해당하는지를 시각적으로 쉽게 파악할 수 있습니다.

그러나 문제는 사람이 인지하는 공간은 2차원 또는 3차원이라는 점이고, 데이터는 이보다 더 큰 차원을 갖는다는 것이 일반적입니다. 만약 3차원보다 큰 다 차원의 데이터에 대해 어떤 유사도 값이 있다고 할때, 이 유사도와 비슷한 2차원 또는 3차원의 데이터를 얻을 수 있도록 학습시킨다면 아무리 큰 차원의 데이터라도 공간상에 분포시켜 가시화할 수 있게 됩니다. 바로 이런 경우에 활용할 수 있는 매우 강력한 기술이 t-SNE입니다. SNE는 Stochastic Neighbor Embedding의 약자이고 t는 정규분포와 유사한 그래프를 나타냅니다. 아래는 t 분포의 한 예에 대한 이미지입니다.

이 t-SNE를 이용하여 GAN이나 AutoEncoder 등에서 얻어지는 잠재벡터 z를 2차원 공간상에 분포시켜보는 내용을 구체적으로 살펴보겠습니다. Python의 Scikit-Learn 라이브러리에서 제공하는 t-SNE API를 이용하고, 잠재벡터 z는 아래의 AutoEncoder 포스팅에서 소개한 신경망에서 생성된 잠재벡터 값을 이용하겠습니다.

AutoEncoder

이 글에서 제시하는 최종 결과를 얻기 위해서는 위의 글을 통해 먼저 코드를 전제로 합니다. 먼저 위의 글의 소스코드에서 작성한 AutoEncdoer 신경망을 학습 한 이후에 다음의 코드를 통해 잠재 벡터 z를 얻어올 수 있습니다.

AutoEncoder를 이해하고 있는 사람이라면 잠재벡터 z는 Encoder가 생성한 데이터라는 것을 알고 있을 것입니다. 이제 이렇게 생성한 z를 2차원 공간상에 시각화하는 위한 t-SNE 학습은 다음 코드와 같습니다.

데이터의 양이 너무 많으면 학습 시간이 많이 소요되므로 일단 6000개만 이용해 학습하였습니다. 학습이 완료되면 z를 2차원 상에 각 z에 해당되는 원래 이미지와 함께 공간상에 시각해 보면 다음과 같습니다.

결과를 보면, 신발은 신발끼리 바지는 바지끼리.. 윗옷은 윗옷끼리 서로 그룹핑되어 분포하고 있는 것을 볼 수 있습니다. 좀더 세밀하게 관찰해보면 같은 신발이라도 신발의 세부 분류 항목으로 다시 그룹핑된다는 것입니다. 이는 AutoEncoder의 Encoder가 생성한 잠재벡터의 품질에 따라 그 성과가 달라질 것이고, 이러한 잠재벡터의 공간상 분포 가시화는 t-SNE를 통해 시각화가 가능하다라는 것입니다.