[Deeplearning] 역전파 (Back-propagation)

역전파 (Back-propagation)

 

딥러닝에서 역전파는 인공신경망 학습에 필수적인 알고리즘 중 하나입니다.

 

역전파 알고리즘은 인공신경망의 가중치(weight)를 학습시키기 위한 방법으로,

출력값과 지도 데이터 사이의 오차를 이용하여 가중치를 업데이트 합니다.

 

 

 

 

역전파 알고리즘은 다음과 같은 과정으로 이루어집니다.

1. 순전파(Forward propagation): 입력값을 넣어서 출력값을 계산하는 과정입니다. 이때 가중치와 편향을 고려하여 계산합니다.
2. 오차 계산(Error calculation): 출력값과 지도 데이터 사이의 오차를 계산합니다.
3. 역전파(Back propagation): 오차를 이용하여 각 가중치의 기울기(gradient)를 계산합니다.
4. 가중치 업데이트(Weight update): 계산된 기울기를 이용하여 가중치를 업데이트 합니다.
5. 1~4 과정을 반복하여 오차를 최소화하고 가중치를 학습시킵니다.

 

역전파 알고리즘은 딥러닝에서 가장 많이 사용되는 학습 방법 중 하나이며, 다양한 변형 버전이 존재합니다.

따라서 역전파 알고리즘을 이해하고 응용하는 것은 딥러닝 학습에 있어서 매우 중요합니다.

 

역전파 알고리즘의 한계점 중 하나는 그레디언트 소멸 문제(Gradient vanishing problem) 입니다.

이는 심층 신경망에서 역전파 알고리즘이 깊은 층(layer)으로 갈수록 그레디언트(gradient) 값이 소실되어 학습이 어려워지는 현상입니다.

 

이를 해결하기 위해 다양한 기법들이 제안되고 있으며, 예를 들어 ReLU와 같은 활성화 함수를 사용하거나, Skip Connection과 같은 아키텍처를 적용함으로써 그레디언트 소멸 문제를 완화할 수 있습니다.