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딥러닝을 공부하다보면 백프로퍼게이션 (Backpropagation)에 대해 배우게 됩니다. 순방향 추론만 하면 예측 성능이 떨어지게 되어서 역방향 추론을 통해 오류(error)를 잡아 네트워크의 가중치(weights)를 업데이트 시켜 예측 성능을 높이게 됩니다. 이 이유는 정확히 무엇인지 gpt를 통해 알아보았습니다.
백프로퍼게이션(Backpropagation)은 신경망(Neural Network) 학습에서 핵심적인 알고리즘으로, 네트워크의 가중치(weights)를 업데이트하여 예측 성능을 향상시키기 위해 사용됩니다. 이를 이해하기 위해서는 신경망의 학습 과정과 오류(error)의 의미를 이해하는 것이 필요합니다.
신경망 학습의 기본 개념
- 순전파(Feedforward):
- 입력 데이터가 신경망을 통해 전달되어 출력 값을 생성합니다.
- 출력 값은 예측 값으로 사용되며, 이 예측 값과 실제 값(타겟 값) 간의 차이가 오류(error)를 만듭니다.
- 오류 계산(Error Calculation):
- 예측 값과 실제 값의 차이를 계산하여 손실 함수(Loss Function)를 통해 오류를 정량화합니다.
- 대표적인 손실 함수로는 평균 제곱 오차(MSE), 교차 엔트로피(Cross-Entropy) 등이 있습니다.
- 역전파(Backpropagation):
- 오류를 최소화하기 위해 가중치를 업데이트하는 과정입니다.
- 역전파는 출력 층에서 시작하여 입력 층으로 거꾸로 진행되며, 각 층의 가중치에 대해 손실 함수의 기울기(gradient)를 계산합니다.
왜 역전파를 통해 가중치를 업데이트 해야 하는가?
- 오류 최소화:
- 신경망의 목표는 예측 값을 실제 값에 최대한 가깝게 만드는 것입니다.
- 이를 위해 손실 함수를 최소화해야 하며, 가중치를 조정함으로써 손실 함수를 줄이는 방향으로 모델을 최적화합니다.
- 기울기 기반 최적화:
- 역전파는 각 가중치에 대한 손실 함수의 기울기를 계산합니다.
- 이 기울기는 손실 함수의 값이 가장 빠르게 변하는 방향을 나타내며, 이를 사용하여 경사 하강법(Gradient Descent) 등 최적화 알고리즘을 통해 가중치를 업데이트합니다.
- 학습 과정의 효율성:
- 역전파는 체계적이고 효율적으로 가중치를 조정할 수 있는 방법을 제공합니다.
- 복잡한 신경망의 경우 수많은 가중치가 존재하며, 역전파는 이들을 효율적으로 업데이트하여 학습 속도를 높입니다.
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