경사 하강법
경사 하강법은 머신러닝과 딥러닝에서 비용 함수 또는 손실 함수를 반복적으로 모델 파라미터를 조정하여 최소화하는 데 널리 사용되는 기본 최적화 알고리즘입니다. 신경망과 같은 모델 최적화에 매우 중요하며, 배치, 확률적, 미니배치 경사 하강법 등의 형태로 구현됩니다....
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Machine Learning
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역전파(Backpropagation)는 인공 신경망을 학습시키는 알고리즘입니다. 예측에서 발생한 오류를 최소화하기 위해 가중치를 조정함으로써, 신경망이 효율적으로 학습할 수 있도록 합니다. 이 용어집에서는 역전파가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 신경망 학습에 포함된 단계를 설명합니다.
역전파란 무엇인가?
역전파(Backpropagation, “오류의 역전파”)는 인공 신경망을 학습시키는 데 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다. 이는 신경망이 이전 에포크(반복)에서 얻어진 오류율을 바탕으로 가중치를 업데이트하는 방식입니다. 목표는 오류를 최소화하여 네트워크의 예측이 최대한 정확해지도록 하는 것입니다.
역전파는 어떻게 작동하는가?
역전파는 오류를 네트워크의 역방향으로 전파하는 방식으로 작동합니다. 과정은 다음과 같습니다:
1. 순전파
- 입력층: 입력 데이터를 네트워크에 전달합니다.
- 은닉층: 데이터는 한 개 또는 그 이상의 은닉층을 거치며, 여기서 뉴런들은 가중치와 활성화 함수를 적용하여 출력을 생성합니다.
- 출력층: 마지막 은닉층으로부터 입력을 받아 가중합을 계산하여 최종 출력을 생성합니다.
2. 손실 계산
- 오류 계산: 네트워크의 출력과 실제 목표값을 비교하여 오류(손실)를 계산합니다. 대표적인 손실 함수로는 평균제곱오차(MSE), 교차 엔트로피 손실 등이 있습니다.
3. 역전파
- 기울기 계산: 미분의 연쇄법칙(chain rule)을 적용해 각 가중치별로 손실 함수의 기울기를 계산합니다. 이 단계에서는 손실을 각 가중치에 대해 편미분합니다.
- 가중치 업데이트: 계산된 기울기를 사용하여 가중치를 업데이트합니다. 학습률(learning rate)이라는 하이퍼파라미터가 가중치를 얼마만큼 조정할지 결정합니다. 업데이트 공식은 보통
wnew = wold – η ∂L/∂w
여기서 η는 학습률, ∂L/∂w는 가중치 w에 대한 손실(L)의 기울기입니다.
4. 반복
- 반복: 1~3단계를 미리 정한 에포크 수만큼, 또는 손실이 허용 가능한 임계값 이하가 될 때까지 반복합니다.
역전파를 이용한 신경망 학습 단계
신경망을 학습시키는 과정은 다음과 같은 주요 단계로 이루어집니다:
1. 데이터 준비
- 데이터셋: 데이터를 수집하고 전처리합니다.
- 정규화: 모든 입력 특성(feature)이 같은 스케일이 되도록 정규화합니다.
2. 모델 초기화
- 구조 설계: 신경망의 층(레이어) 수와 뉴런 수 등 구조를 정의합니다.
- 가중치 초기화: 보통 작은 랜덤 값으로 가중치를 초기화합니다.
3. 학습 루프
- 순전파: 네트워크의 출력을 계산합니다.
- 손실 계산: 예측값과 실제값 간의 손실을 계산합니다.
- 역전파: 각 가중치별로 손실의 기울기를 계산합니다.
- 가중치 업데이트: 기울기와 학습률을 사용해 가중치를 업데이트합니다.
- 에포크: 여러 에포크 동안 이 과정을 반복해 가중치를 점차 정교하게 만듭니다.
4. 평가
- 검증: 학습이 끝난 모델을 별도의 검증 데이터셋으로 테스트하여 성능을 평가합니다.
- 조정: 검증 결과를 바탕으로 학습률, 배치 크기, 에포크 수 등 하이퍼파라미터를 미세 조정합니다.
역전파의 원리
- 연쇄법칙(Chain Rule): 다층 네트워크에서 기울기를 계산할 수 있게 해 주는 핵심 수학 원리입니다.
- 경사하강법(Gradient Descent): 손실 함수 값을 최소화하기 위해 사용되는 최적화 알고리즘입니다.
- 학습률: 모델의 가중치가 오류에 반응하여 얼마나 변화할지를 결정하는 하이퍼파라미터입니다.
참고 자료:
