딥러닝에서 학습이 진행되는 과정

딥러닝에서 학습이 진행되는 과정

딥러닝은 인간의 뇌를 모방한 신경망(Neural Network)을 기반으로 데이터를 학습하여 문제를 해결하는 기술입니다. 학습이 진행되는 과정을 이해하려면 먼저 신경망의 구조와 작동 원리를 살펴보고, 학습 과정에서의 주요 기법과 개념을 이해해야 합니다. 아래에서는 이를 단계별로 설명하겠습니다.

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1. 신경망의 기본 구조

딥러닝의 신경망은 **입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)**으로 구성됩니다.

• 입력층: 학습에 사용할 데이터를 받는 곳
• 은닉층: 데이터를 가공하고 패턴을 학습하는 주요 연산이 이루어지는 곳
• 출력층: 학습 결과를 출력하는 곳

딥러닝은 은닉층이 2개 이상인 네트워크를 말하며, 복잡한 문제를 해결하기 위해 많은 은닉층(즉, "딥"한 구조)을 사용합니다.

층(Layer) 역할

입력층(Input)	데이터를 입력받아 신경망으로 전달
은닉층(Hidden)	가중치와 활성화 함수를 통해 데이터 특징을 학습
출력층(Output)	학습 결과를 출력

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2. 데이터 준비 및 입력

신경망 학습 과정은 데이터를 학습(train)과 평가(test)로 나누는 것으로 시작됩니다.

• Train Data: 모델이 학습할 데이터를 의미합니다.
• Test Data: 학습된 모델이 성능을 검증하기 위해 사용하는 데이터입니다.

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3. Feed-Forward: 데이터 흐름

데이터가 입력층에서 은닉층을 거쳐 출력층으로 전달되는 과정을 Feed-Forward라고 합니다.

1. 가중치(Weight) 계산: 입력 데이터에 가중치를 곱한 뒤, 이를 은닉층으로 전달합니다. z=∑(x⋅w)+bz xxx는 입력값, www는 가중치, bbb는 편향값입니다.
2. 활성화 함수 적용: 가중치 계산 결과에 활성화 함수(Activation Function)를 적용하여 다음 레이어로 전달합니다. 활성화 함수는 비선형성을 추가해 복잡한 문제를 해결할 수 있게 합니다.
   • 예: ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax 등
3. 출력층 결과: 최종적으로 출력층에서는 결괏값을 계산합니다. 분류 문제에서는 주로 Softmax 함수가 사용되어 결과를 확률 형태로 변환합니다.

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4. 학습: 손실 함수와 경사하강법

신경망 학습의 목표는 예측값과 실제값의 차이를 최소화하는 것입니다. 이를 위해 다음의 과정이 반복됩니다.

4.1 손실 함수 (Loss Function)

손실 함수는 예측값과 실제값의 차이를 계산합니다. 예:

• MSE (Mean Squared Error): 회귀 문제
• Cross Entropy: 분류 문제

4.2 경사하강법 (Gradient Descent)

경사하강법은 손실 함숫값을 최소화하는 방향으로 가중치를 갱신하는 알고리즘입니다.

• 가중치 갱신 공식: W=W−η⋅∂L∂WW = W - \eta \cdot \frac {\partial L}{\partial W} W=W−η⋅∂W∂L WWW: 가중치, η\etaη: 학습률(learning rate), ∂L∂W\frac {\partial L}{\partial W}∂W∂L​: 손실 함수의 기울기

4.3 오차 역전파 (Backpropagation)

오차 역전 파는 신경망에서 가중치를 효율적으로 갱신하기 위해 사용됩니다. 출력층에서 계산된 손실을 은닉층 방향으로 역전 파하면서 각 가중치의 기울기를 계산합니다.

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5. 학습 효율화: Mini-Batch와 Epoch

Mini-Batch 학습

데이터 전체를 한 번에 학습하면 시간이 오래 걸릴 수 있으므로, 데이터를 작은 묶음(mini-batch)으로 나눠 학습합니다. 이를 **확률적 경사하강법(SGD)**라 합니다.

용어정의

Mini-Batch	데이터의 작은 묶음
Batch Size	한 번에 처리할 데이터의 개수
Epoch	전체 데이터를 한 번 학습하는 과정
Iteration	1 Epoch을 완료하기 위해 필요한 Mini-Batch 반복 횟수

Epoch 설정의 중요성

• Underfitting: Epoch이 너무 작으면 데이터의 패턴을 충분히 학습하지 못함
• Overfitting: Epoch이 너무 크면 학습 데이터에 과적합되어 테스트 성능이 떨어짐

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6. 최적화와 모델 평가

학습이 진행되는 동안 최적의 모델을 얻기 위해 학습 데이터를 평가(Test Data)로 테스트합니다.

• Validation: 학습 중 과적합을 방지하기 위해 별도의 검증 데이터를 사용하여 성능을 평가
• Test: 학습이 완료된 후 모델의 최종 성능을 확인

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결론: 딥러닝 학습의 핵심

딥러닝 학습은 데이터를 입력층에서 받아 은닉층을 통해 학습하고 출력층에서 결과를 도출하는 반복 과정입니다. 이 과정에서 손실 함수, 경사하강법, 오차 역전파와 같은 최적화 기법을 활용하여 정확도를 높이고, Mini-Batch 학습과 Epoch 설정을 통해 학습 효율을 높입니다.
아래는 딥러닝 학습 과정의 주요 단계를 요약한 표입니다.

단계설명

데이터 준비	학습(train) 데이터와 테스트(test) 데이터로 분리
Feed-Forward	입력층 → 은닉층 → 출력층 데이터 흐름
손실 함수 계산	예측값과 실제값의 차이를 계산
경사하강법 및 오차 역전파	가중치 갱신 및 최적화
Mini-Batch 학습	데이터를 작은 묶음으로 나누어 학습
Epoch 반복	전체 데이터 학습을 반복하며 모델 성능 개선

딥러닝 학습의 핵심은 데이터를 효율적으로 처리하고, 손실 함수를 최소화하며, 최적의 가중치를 찾는 것입니다. 이를 통해 복잡한 문제도 해결 가능한 강력한 모델을 구축할 수 있습니다.