DNN(Deep Neural Network, 심층 신경망) 알고리즘은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 확장 버전으로, 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 통해 더 복잡한 패턴과 관계를 학습할 수 있는 알고리즘입니다. DNN은 머신러닝 중 딥러닝(deep learning)에 속하며, 대규모 데이터셋에서 강력한 성능을 보입니다.
주요 특징
- 다층 구조: DNN은 입력층(input layer), 여러 개의 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)으로 구성됩니다. 은닉층의 수가 많아질수록 '심층'이라는 의미를 지니게 됩니다.
- 비선형성: 각 뉴런은 활성화 함수(Activation Function)를 사용하여 비선형적인 관계를 학습합니다. 대표적인 활성화 함수로는 ReLU, Sigmoid, Tanh 등이 있습니다.
- 가중치 학습: 각 뉴런 간의 연결은 가중치(weight)로 이루어지며, 학습 과정에서 가중치가 조정됩니다. 학습 알고리즘으로는 주로 역전파 알고리즘(Backpropagation)과 경사 하강법(Gradient Descent)을 사용합니다.
- 자동 특징 추출: DNN은 데이터에서 수동으로 특징(feature)을 설계하지 않고, 계층적으로 중요한 특징을 스스로 추출해냅니다. 이는 특히 이미지, 음성, 자연어 처리 같은 복잡한 데이터에 효과적입니다.
- 대규모 데이터와 고성능 하드웨어 요구: DNN은 많은 파라미터를 학습하므로 대규모 데이터가 필요하고, GPU 같은 고성능 하드웨어에서 학습 속도가 향상됩니다.
DNN의 주요 응용 분야
- 이미지 인식: 컴퓨터 비전에서 객체 인식이나 이미지 분류에 사용
- 음성 인식: 자연어 처리, 음성 인식에서 활발히 사용
- 자연어 처리: 텍스트 분류, 번역, 요약 등에 활용
DNN은 고차원의 비선형 데이터 관계를 잘 파악할 수 있지만, 학습 과정에서 과적합(overfitting)을 방지하기 위한 정규화 기법이나 드롭아웃(Dropout) 등의 기법이 자주 사용됩니다.
DNN(Deep Neural Network)에서 활성화 함수(Activation Function)는 뉴런이 입력받은 신호를 처리하여 출력으로 변환하는 역할을 합니다. 활성화 함수는 입력 데이터와 뉴런의 가중치 합에 비선형성을 부여해 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 해줍니다. 선형 변환만 사용하면 모델의 깊이와 상관없이 모든 층이 하나의 선형함수로 축소되기 때문에, 활성화 함수가 반드시 필요합니다.
주요 활성화 함수
1. 시그모이드 함수 (Sigmoid)
- 수식:
[
f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}
] - 특징:
- 출력 범위: (0, 1)
- 입력을 0과 1 사이의 값으로 변환하여 확률을 나타낼 때 주로 사용.
- 장점: 확률 기반 예측에 적합.
- 단점: 기울기가 매우 작아질 수 있어 기울기 소실 문제(vanishing gradient problem)를 일으킴. 즉, 역전파 과정에서 기울기가 거의 0이 되어 가중치 업데이트가 어려워집니다.
2. 탄젠트 함수 (Tanh)
- 수식:
[
f(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}}
] - 특징:
- 출력 범위: (-1, 1)
- 입력이 0에 가까울 때 값은 0, 음수 값일 경우는 -1, 양수 값일 경우는 1에 가까워짐.
- 장점: 시그모이드 함수보다 학습 성능이 더 좋고, 출력값이 -1에서 1까지여서 데이터의 중심이 0이 됩니다.
- 단점: 시그모이드 함수와 마찬가지로 기울기 소실 문제를 일으킬 수 있음.
3. ReLU (Rectified Linear Unit)
- 수식:
[
f(x) = \max(0, x)
] - 특징:
- 출력 범위: [0, ∞)
- 입력값이 0보다 작으면 0을 출력하고, 0보다 크면 그대로 출력.
- 장점: 간단하고 계산이 효율적이며, 기울기 소실 문제를 완화. 비선형성도 충분히 제공해 심층 신경망 학습에 매우 효과적.
- 단점: 입력값이 0보다 작을 때 출력이 항상 0이 되어, 뉴런이 죽어버리는 Dying ReLU 문제가 발생할 수 있음.
4. Leaky ReLU
- 수식:
[
f(x) =
\begin{cases}
x & \text{if } x > 0 \
\alpha x & \text{if } x \leq 0
\end{cases}
]
여기서 ( \alpha )는 작은 상수(보통 0.01)입니다. - 특징:
- ReLU의 변형으로, 음수 값도 미세하게나마 작은 기울기를 갖도록 하여 Dying ReLU 문제를 해결.
- 장점: 음수 입력에 대해서도 정보를 일부 보존해 ReLU의 단점을 보완.
- 단점: 여전히 기울기 소실 문제를 완전히 해결하지는 못함.
5. ELU (Exponential Linear Unit)
- 수식:
[
f(x) =
\begin{cases}
x & \text{if } x > 0 \
\alpha (e^x - 1) & \text{if } x \leq 0
\end{cases}
] - 특징:
- Leaky ReLU처럼 음수 입력을 처리하면서도 지수 함수를 적용하여 0에 가까운 출력값을 부드럽게 만들어줌.
- 장점: 음수 값을 다룰 때보다 효율적이고, ReLU처럼 기울기 소실 문제를 해결.
- 단점: 지수 함수를 계산해야 하므로, ReLU보다 계산 비용이 높음.
6. Softmax
- 수식:
[
f(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j} e^{x_j}}
] - 특징:
- 출력 범위: (0, 1), 모든 출력값의 합은 1이 됨.
- 각 출력값을 확률처럼 변환하여 분류 문제의 마지막 레이어에서 주로 사용.
- 장점: 다중 클래스 분류 문제에서 효과적이며, 출력의 합이 1이 되므로 각 클래스에 대한 확률로 해석 가능.
요약 및 비교
| 활성화 함수 | 출력 범위 | 장점 | 단점 | 사용 사례 |
|---|---|---|---|---|
| Sigmoid | (0, 1) | 확률적 해석 가능 | 기울기 소실 문제 | 이진 분류 |
| Tanh | (-1, 1) | 중심이 0, Sigmoid보다 성능 좋음 | 기울기 소실 문제 | 순환 신경망(RNN) |
| ReLU | [0, ∞) | 계산이 효율적, 기울기 소실 문제 완화 | Dying ReLU 문제 | CNN, DNN |
| Leaky ReLU | (-∞, ∞) | Dying ReLU 문제 해결 | 여전히 기울기 소실 가능성 | CNN, DNN |
| ELU | (-∞, ∞) | 음수 값 처리에 더 효과적 | 계산 비용 증가 | 다양한 딥러닝 모델 |
| Softmax | (0, 1) | 확률로 출력 해석 가능 | 다른 활성화 함수와 조합 불가 | 다중 클래스 분류 |
결론
활성화 함수는 신경망의 성능과 학습 과정에 중요한 역할을 하며, 각 문제에 적합한 활성화 함수를 선택하는 것이 중요합니다. 일반적으로 중간 층에서는 ReLU 또는 변형된 ReLU 계열을 사용하고, 마지막 출력층에서는 문제에 따라 Softmax 또는 Sigmoid를 사용하는 것이 보편적입니다.