소프트웨어 공장

활성화 함수 선택 방법과 딥러닝 성능 최적화딥러닝 모델을 설계할 때 활성화 함수(Activation Function)의 선택은 성능에 큰 영향을 미칩니다. 활성화 함수는 신경망의 각 뉴런이 출력할 값을 결정하는 비선형 함수로, 신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 도와줍니다. 이번 글에서는 활성화 함수의 종류와 특성을 비교하고, 최적의 활성화 함수를 선택하는 방법을 설명하겠습니다.1. 활성화 함수의 역할활성화 함수는 입력 값을 특정 범위로 변환하는 역할을 합니다. 만약 활성화 함수가 없다면 신경망의 모든 층이 단순한 선형 변환만 수행하게 되어, 깊은 네트워크를 사용할 이유가 없어집니다. 비선형성을 추가함으로써 신경망은 더 복잡한 관계를 학습할 수 있습니다.2. 주요 활성화 함수와 특성 비교(1) 시그..

데이터 전처리와 피처 스케일링 기법딥러닝 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 적절한 데이터 전처리가 필수적입니다. 데이터 전처리는 원시 데이터를 모델이 이해할 수 있도록 변환하는 과정이며, 그중에서도 피처 스케일링(feature scaling)은 모델의 성능을 크게 향상시키는 중요한 단계입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 전처리와 피처 스케일링 기법에 대해 설명하고, Python을 활용한 예제 코드도 함께 살펴보겠습니다.1. 데이터 전처리란?데이터 전처리는 머신러닝 및 딥러닝 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 데이터를 변환하는 과정입니다. 주로 다음과 같은 작업이 포함됩니다.결측치 처리 (Missing Value Handling): 누락된 데이터를 채우거나 제거하는 과정이상치 처리 (Outlier Ha..

배치 정규화(Batch Normalization)와 학습 속도 향상 기법1. 서론딥러닝 모델을 학습할 때, 신경망이 깊어질수록 학습이 어려워지는 현상이 발생합니다. 특히, 입력 데이터의 분포가 각 층을 거치면서 변화하는 현상을 내부 공변량 변화(Internal Covariate Shift) 라고 합니다. 이러한 현상은 학습을 불안정하게 만들고, 최적의 가중치를 찾는 과정을 어렵게 합니다.이를 해결하기 위해 Ioffe와 Szegedy(2015)는 배치 정규화(Batch Normalization, BN) 기법을 제안했습니다. 이 기법은 신경망의 각 층에서 미니배치 단위로 입력 데이터를 정규화하여 학습을 원활하게 진행할 수 있도록 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 배치 정규화의 원리와 적용 방법을 살펴보고, 학습..

과적합(Overfitting)과 정규화 기법 (L1/L2 정규화, 드롭아웃)1. 과적합(Overfitting)이란?딥러닝 모델을 훈련할 때 가장 중요한 목표는 훈련 데이터뿐만 아니라 새로운 데이터에도 잘 일반화할 수 있도록 하는 것입니다. 하지만 때때로 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적응하여 새로운 데이터에서는 제대로 성능을 발휘하지 못하는 현상이 발생하는데, 이를 "과적합(Overfitting)"이라고 합니다.과적합이 발생하면 훈련 데이터에서는 높은 성능을 보이지만, 검증 데이터나 실제 데이터에서는 성능이 저하됩니다. 이는 모델이 데이터의 패턴을 학습하기보다 단순히 암기하는 것에 가까워지는 현상입니다.과적합은 다음과 같은 원인으로 발생할 수 있습니다:모델의 복잡도가 너무 높음: 뉴런과 레이어 수가 너무..

학습률(Learning Rate)과 그 중요성1. 학습률(Learning Rate)란?딥러닝에서 학습률(learning rate)은 신경망이 가중치를 업데이트하는 속도를 조절하는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 학습률이 너무 크면 최적의 해를 찾지 못하고 진동하거나 발산할 수 있으며, 반대로 너무 작으면 학습이 느려지고 지역 최적점(local minimum)에 갇힐 위험이 있습니다.학습률은 다음과 같은 경사 하강법(Gradient Descent) 알고리즘에서 사용됩니다.$$ w_{new} = w_{old} - \eta \nabla L(w) $$여기서,$ w $ : 모델의 가중치$ \eta $ : 학습률$ \nabla L(w) $ : 손실 함수의 기울기(gradient)즉, 학습률은 신경망이 기울기의 방향으로..

확률적 경사 하강법(SGD)과 배치 경사 하강법딥러닝 모델을 학습할 때 가장 중요한 과정 중 하나는 최적화(Optimization)입니다. 최적화 과정에서 가장 널리 사용되는 알고리즘이 바로 경사 하강법(Gradient Descent, GD)입니다. 경사 하강법은 손실 함수의 기울기를 이용하여 가중치를 조정하고, 손실이 최소화되는 방향으로 모델을 업데이트하는 방식입니다.이번 글에서는 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)과 배치 경사 하강법(Batch Gradient Descent)의 개념, 차이점, 장단점에 대해 알아보고, Python을 활용하여 직접 구현해보겠습니다.1. 경사 하강법(Gradient Descent)이란?경사 하강법은 딥러닝 모델의 가중치를 최적..

경사 하강법(Gradient Descent)과 최적화 알고리즘 비교1. 개요딥러닝 모델을 훈련할 때 가장 중요한 개념 중 하나는 경사 하강법(Gradient Descent)입니다. 신경망의 가중치를 최적화하는 과정에서 사용되며, 손실 함수를 최소화하는 방향으로 학습이 진행됩니다. 그러나 경사 하강법에도 다양한 변형이 있으며, 각 방법은 특정한 장점과 단점을 가지고 있습니다. 이번 포스팅에서는 경사 하강법의 기본 개념을 이해하고, 다양한 최적화 알고리즘을 비교하여 실전에서의 선택 기준을 정리해보겠습니다.2. 경사 하강법(Gradient Descent) 개념2.1 경사 하강법이란?경사 하강법은 손실 함수(Loss Function) 를 최소화하기 위해 함수의 기울기를 따라 이동하는 최적화 기법입니다. 수학적으..

손실 함수와 비용 함수의 차이 및 활용딥러닝 모델을 학습할 때 가장 중요한 요소 중 하나가 손실 함수(Loss Function)와 비용 함수(Cost Function)입니다. 이 두 개념은 종종 혼용되어 사용되지만, 엄밀히 보면 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 손실 함수와 비용 함수의 차이점, 각각의 역할, 그리고 다양한 손실 함수의 활용 방법을 자세히 알아보겠습니다.1. 손실 함수(Loss Function)란?손실 함수(Loss Function)는 단일 데이터 샘플(혹은 한 배치)에 대한 오차를 계산하는 함수입니다. 즉, 하나의 예측값과 실제 정답 사이의 차이를 측정하는 데 사용됩니다. 손실 함수의 결과는 개별 데이터 샘플마다 다를 수 있으며, 딥러닝 모델은 손실 값을 최소화하도록 학습됩니다.대표적..

활성화 함수란? (ReLU, Sigmoid, Tanh 등)1. 활성화 함수의 개념활성화 함수(Activation Function)는 인공신경망에서 뉴런의 출력값을 결정하는 중요한 요소입니다. 신경망에서 입력을 받은 뉴런은 가중치와 편향을 적용한 후, 활성화 함수를 거쳐 최종 출력을 내보냅니다. 이 함수는 비선형성을 추가하여 신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 돕습니다.활성화 함수가 없다면 신경망의 각 층은 단순한 선형 변환만 수행하게 되고, 깊이가 아무리 깊어도 하나의 선형 모델과 동일한 표현력을 가지게 됩니다. 따라서 활성화 함수는 신경망이 비선형 문제를 해결할 수 있도록 하는 핵심적인 역할을 합니다.2. 대표적인 활성화 함수2.1. 시그모이드(Sigmoid) 함수시그모이드 함수는 입력값을 0과 ..

뉴런과 퍼셉트론: 기초부터 이해하기1. 뉴런이란?1.1 생물학적 뉴런딥러닝의 기초가 되는 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌에서 영감을 받아 개발되었습니다. 인간의 뇌에는 수십억 개의 뉴런(Neuron)이 존재하며, 뉴런들은 신호를 주고받으며 복잡한 연산을 수행합니다.뉴런은 크게 다음과 같은 요소로 구성됩니다.수상돌기(Dendrite): 다른 뉴런으로부터 신호를 받아들이는 역할을 합니다.신경세포체(Cell Body): 입력된 신호를 처리하고, 특정 조건을 만족하면 신호를 전달합니다.축삭(Axon): 신호를 다음 뉴런으로 전달하는 역할을 합니다.시냅스(Synapse): 뉴런 간 연결 부위로, 신호의 강도를 조절합니다.1.2 인공 뉴런인공 신경망에서는 생물학적 ..