이 글에서는 딥러닝 신경망 구조와 작동원리에 대해 알아봅니다.
신경망의 기본 개념과 작동 원리
신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식에서 영감을 얻은 컴퓨터 시스템입니다. 수많은 연결된 노드(뉴런)들이 복잡한 패턴을 인식하고 데이터에서 학습하여 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다. 마치 우리 뇌의 뉴런들이 서로 신호를 주고받으며 정보를 처리하는 것과 유사한 원리로 작동합니다.
뉴런과 연결
신경망의 기본 구성 요소는 뉴런입니다. 각 뉴런은 입력 신호를 받아 처리하고, 그 결과를 다른 뉴런으로 전달합니다. 뉴런 간의 연결은 가중치(weight)라는 값으로 표현되는데, 이 가중치는 입력 신호의 중요도를 나타냅니다. 가중치가 클수록 해당 입력 신호가 출력에 더 큰 영향을 미칩니다. 마치 우리 뇌에서 특정 신호가 더 강하게 전달되는 것과 같다고 생각하시면 됩니다.
입력층, 은닉층, 출력층
뉴런들은 여러 층으로 구성되어 있습니다. 첫 번째 층은 입력층(Input Layer)으로, 외부에서 데이터를 받아들이는 역할을 합니다. 마지막 층은 출력층(Output Layer)으로, 신경망의 최종 결과를 출력합니다. 입력층과 출력층 사이에는 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)이 존재할 수 있습니다. 은닉층에서는 입력 데이터가 여러 단계에 걸쳐 처리되고 변환됩니다. 마치 우리 뇌에서 여러 단계의 사고 과정을 거쳐 결정을 내리는 것과 비슷합니다.
활성화 함수
각 뉴런은 활성화 함수(Activation Function)를 사용하여 출력값을 결정합니다. 활성화 함수는 입력 신호의 합을 특정 범위로 변환하는 역할을 합니다. 대표적인 활성화 함수로는 Sigmoid, ReLU, tanh 등이 있습니다. 예를 들어, Sigmoid 함수는 입력값을 0과 1 사이의 값으로 변환하여 확률처럼 해석할 수 있도록 합니다. 활성화 함수는 신경망이 비선형적인 패턴을 학습하는 데 중요한 역할을 합니다.
간단한 예시: AND 연산
입력 x1, x2 (0 또는 1)에 대해 AND 연산을 수행하는 간단한 신경망을 생각해 보겠습니다. 두 개의 입력 뉴런(x1, x2)과 하나의 출력 뉴런이 있다고 가정합니다. x1과 x2를 연결하는 가중치를 각각 0.5로 설정하고, 출력 뉴런의 활성화 함수로 스텝 함수(0.5보다 크면 1, 작거나 같으면 0)를 사용합니다. 이 경우, x1과 x2가 모두 1일 때만 출력이 1이 되고, 그 외의 경우에는 0이 됩니다. 이렇게 간단한 신경망으로도 논리 연산을 구현할 수 있습니다.
학습 과정
신경망은 학습 데이터를 통해 가중치를 조정하면서 성능을 향상시킵니다. 학습 과정은 크게 다음과 같은 단계로 이루어집니다:
- 순전파(Forward Propagation): 입력 데이터를 신경망에 입력하여 출력값을 계산합니다.
- 손실 함수 계산: 계산된 출력값과 실제 정답을 비교하여 오차를 측정합니다.
- 역전파(Backpropagation): 오차를 줄이기 위해 가중치를 조정합니다. 오차가 출력층에서 입력층 방향으로 전파되면서 각 가중치에 대한 기울기(Gradient)를 계산하고, 기울기를 이용하여 가중치를 업데이트합니다.
- 반복: 위 과정을 반복하여 신경망의 성능을 향상시킵니다.
이러한 과정을 통해 신경망은 점차적으로 정확한 예측을 할 수 있게 됩니다. 마치 우리가 반복적인 연습을 통해 특정 기술을 숙련되는 것과 유사합니다.
다음에는 딥러닝과 신경망의 차이점에 대해 알아보겠습니다.
딥러닝과 신경망의 차이점
딥러닝은 신경망의 특별한 한 종류입니다. 모든 딥러닝 모델은 신경망이지만, 모든 신경망이 딥러닝 모델인 것은 아닙니다. 둘의 핵심적인 차이점은 은닉층의 개수와 학습 방식의 복잡성에 있습니다.
은닉층의 개수: 얕은 학습 vs 깊은 학습
전통적인 신경망은 일반적으로 은닉층이 적거나 아예 없는 경우도 있습니다. 이러한 구조를 얕은 학습(Shallow Learning)이라고 합니다. 반면, 딥러닝은 여러 개의 은닉층을 가지고 있어 깊은 학습(Deep Learning)이라고 불립니다. “딥(Deep)”은 바로 이러한 여러 겹의 은닉층을 의미합니다.
예를 들어, 스팸 메일 분류를 위한 간단한 신경망은 입력층, 하나의 은닉층, 출력층으로 구성될 수 있습니다. 이는 얕은 학습 모델의 예시입니다. 하지만 이미지 인식을 위한 복잡한 딥러닝 모델은 수십 또는 수백 개의 은닉층을 가질 수 있습니다.
은닉층이 많아지면 데이터에서 더욱 복잡하고 추상적인 특징을 학습할 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식에서 초기 은닉층은 가장자리나 모서리와 같은 단순한 특징을 감지하고, 이후 은닉층은 더 복잡한 형태, 예를 들어 원이나 사각형을 인식하며, 마지막 은닉층은 얼굴이나 자동차와 같은 고수준의 특징을 학습할 수 있습니다.
학습 방식의 복잡성: 특징 추출의 자동화
얕은 학습 모델에서는 종종 입력 데이터에 대한 특징을 직접 설계해야 합니다. 예를 들어, 스팸 메일을 분류할 때 특정 단어나 구문의 빈도를 특징으로 사용할 수 있습니다. 이러한 특징 추출 과정은 도메인 전문 지식이 필요하고 상당한 시간과 노력을 요구합니다.
반면, 딥러닝은 자동으로 특징을 학습하는 능력을 가지고 있습니다. 즉, 딥러닝 모델은 원시 데이터로부터 스스로 중요한 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 예측이나 분류를 수행할 수 있습니다. 이는 딥러닝의 가장 큰 장점 중 하나이며, 특징 설계에 드는 노력을 줄이고 성능을 향상시키는 데 크게 기여합니다. 예를 들어, 이미지 인식에서 딥러닝 모델은 이미지의 픽셀 값을 직접 입력으로 받아들여 자동으로 가장자리, 모서리, 형태 등의 특징을 학습하고, 이를 이용하여 이미지에 있는 객체를 인식합니다.
데이터의 양: 빅데이터 시대의 도래
딥러닝 모델은 일반적으로 많은 양의 데이터를 필요로 합니다. 은닉층이 많고 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에, 충분한 데이터가 없으면 과적합(Overfitting) 문제가 발생할 수 있습니다. 과적합이란 모델이 학습 데이터에 지나치게 적합되어 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상입니다. 빅데이터 시대의 도래와 함께 대량의 데이터를 수집하고 처리하는 기술이 발전하면서, 딥러닝의 성능을 최대한 발휘할 수 있는 환경이 조성되었습니다.
계산 능력: GPU의 중요성
딥러닝은 복잡한 계산을 필요로 하므로, 높은 계산 능력을 갖춘 하드웨어가 필수적입니다. 특히, GPU(Graphics Processing Unit)는 병렬 처리에 특화되어 있어 딥러닝 모델 학습에 매우 효율적입니다. GPU의 발전과 함께 딥러닝 모델의 학습 속도가 크게 향상되었고, 더욱 복잡하고 정교한 모델을 개발할 수 있게 되었습니다.
신경망의 주요 구조: 퍼셉트론, CNN, RNN
퍼셉트론 (Perceptron)
퍼셉트론은 가장 간단한 형태의 인공 신경망입니다. Frank Rosenblatt가 1957년에 고안한 이 모델은 다수의 입력 신호를 받아 하나의 출력 신호를 생성합니다. 입력 신호들은 각각 가중치를 가지고 있으며, 퍼셉트론은 이 가중치와 입력 신호의 곱을 합한 후, 활성화 함수를 적용하여 출력값을 결정합니다.
구조:
- 입력 (Input): 퍼셉트론은 여러 개의 입력값 (x1, x2, …, xn)을 받습니다. 각 입력값은 특정 특징이나 변수를 나타냅니다. 예를 들어, 스팸 메일 분류에서 입력값은 특정 단어의 존재 여부가 될 수 있습니다.
- 가중치 (Weights): 각 입력값에는 가중치 (w1, w2, …, wn)가 할당됩니다. 가중치는 해당 입력값이 출력에 얼마나 큰 영향을 미치는지를 나타냅니다. 학습 과정에서 이 가중치 값들이 조정됩니다.
- 가중합 (Weighted Sum): 퍼셉트론은 입력값과 가중치의 곱을 모두 합합니다.
∑ (wi * xi)이 값은 입력 신호들의 중요도를 고려한 총합입니다. - 편향 (Bias): 가중합에 편향 (b) 값이 더해집니다. 편향은 활성화 함수의 출력을 조절하는 역할을 합니다. 즉, 입력값이 모두 0일 때에도 출력값을 가질 수 있도록 합니다.
- 활성화 함수 (Activation Function): 가중합과 편향의 합에 활성화 함수를 적용하여 최종 출력값을 결정합니다. 활성화 함수는 입력 신호의 합을 특정 범위로 변환하는 역할을 합니다. 계단 함수 (Step function, 임계값을 넘으면 1, 그렇지 않으면 0), 시그모이드 함수 (Sigmoid function, 0과 1 사이의 값으로 변환), ReLU 함수 등이 있습니다.
예시:
AND 게이트를 퍼셉트론으로 구현한다고 가정해봅시다. 입력 x1과 x2 (0 또는 1)가 있고, 출력은 x1 AND x2입니다. 가중치 w1 = 0.5, w2 = 0.5, 편향 b = -0.7, 계단 함수를 활성화 함수로 사용하면 다음과 같이 작동합니다.
- x1 = 0, x2 = 0 => (0.5 * 0) + (0.5 * 0) – 0.7 = -0.7 => 활성화 함수 적용 후 출력: 0
- x1 = 0, x2 = 1 => (0.5 * 0) + (0.5 * 1) – 0.7 = -0.2 => 활성화 함수 적용 후 출력: 0
- x1 = 1, x2 = 0 => (0.5 * 1) + (0.5 * 0) – 0.7 = -0.2 => 활성화 함수 적용 후 출력: 0
- x1 = 1, x2 = 1 => (0.5 * 1) + (0.5 * 1) – 0.7 = 0.3 => 활성화 함수 적용 후 출력: 1
CNN (Convolutional Neural Network)
CNN은 이미지, 비디오와 같은 2차원 또는 3차원 데이터 처리에 특화된 신경망 구조입니다. 이미지의 특징을 효과적으로 추출하기 위해 합성곱(Convolution) 연산을 사용합니다.
주요 구성 요소:
- 합성곱층 (Convolutional Layer): 합성곱 연산을 통해 입력 데이터에서 특징을 추출합니다. 필터(Filter, 또는 커널 Kernel)라고 불리는 작은 가중치 행렬을 입력 데이터 위에서 슬라이딩시키며, 각 위치에서 필터와 입력 데이터의 원소별 곱셈과 합산을 수행합니다. 이 과정을 통해 특정 패턴을 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 초기 합성곱층에서는 가장자리, 모서리 등의 저수준 특징을 추출하고, 후기 합성곱층에서는 더 복잡한 형태나 객체 부분들을 추출합니다.
- 풀링층 (Pooling Layer): 합성곱 연산 후, 데이터의 크기를 줄이고 과적합을 방지하기 위해 풀링 연산을 수행합니다. 가장 일반적인 풀링 방법은 최대 풀링 (Max Pooling)으로, 특정 영역에서 가장 큰 값만을 선택합니다. 평균 풀링 (Average Pooling)도 사용될 수 있습니다.
- 완전 연결층 (Fully Connected Layer): 풀링층을 거친 특징 맵을 1차원 벡터로 변환하고, 이를 기반으로 분류 등의 작업을 수행합니다. 퍼셉트론과 유사하게, 입력값과 가중치를 곱하고 합한 후 활성화 함수를 적용하여 출력값을 생성합니다.
예시:
고양이 이미지를 인식하는 CNN을 생각해 보겠습니다. 입력 이미지는 픽셀 값의 행렬입니다. 첫 번째 합성곱층에서는 다양한 필터를 사용하여 가장자리, 모서리 등의 특징을 추출합니다. 다음 풀링층에서는 특징 맵의 크기를 줄이고 중요한 정보만 유지합니다. 이러한 과정을 여러 번 반복하면서 더 복잡한 특징을 추출하고, 마지막 완전 연결층에서 이미지가 고양이인지 아닌지를 분류합니다.
RNN (Recurrent Neural Network)
RNN은 순차 데이터, 즉 시간적 순서를 가지는 데이터 처리에 특화된 신경망 구조입니다. 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 분석 등에 활용됩니다. RNN의 핵심은 은닉 상태(Hidden State)를 통해 이전 시점의 정보를 기억하고, 현재 입력과 결합하여 출력을 생성하는 것입니다.
주요 특징:
- 순환 연결 (Recurrent Connection): RNN은 은닉층의 출력을 다시 은닉층의 입력으로 연결하는 순환 구조를 가지고 있습니다. 이러한 구조를 통해 이전 시점의 정보가 현재 시점에 영향을 미칩니다.
- 은닉 상태 (Hidden State): 은닉 상태는 이전 시점의 정보를 저장하고, 현재 시점의 입력과 결합되어 출력을 생성하는 데 사용됩니다. 이전 시점들의 정보가 누적되어 반영되므로, 긴 시퀀스 데이터에서도 문맥 정보를 파악할 수 있습니다.
예시:
문장 “The cat sat on the mat.”을 처리하는 RNN을 생각해 보겠습니다. 첫 번째 단어 “The”가 입력되면, RNN은 은닉 상태를 업데이트합니다. 두 번째 단어 “cat”이 입력될 때는, “The”에 대한 정보가 담긴 은닉 상태와 “cat”에 대한 정보가 결합되어 새로운 은닉 상태가 생성됩니다. 이러한 과정을 반복하면서 문장 전체의 문맥 정보가 은닉 상태에 반영됩니다. 이를 기반으로 다음 단어를 예측하거나 문장 전체의 감정을 분석할 수 있습니다.
다음에는 딥러닝의 학습 과정: 손실 함수와 최적화에 대해 알아보겠습니다.
딥러닝의 학습 과정: 손실 함수와 최적화
딥러닝 모델은 데이터로부터 학습하는 과정을 거쳐 성능을 향상시킵니다. 이 학습 과정은 크게 손실 함수, 최적화 알고리즘, 그리고 학습 데이터셋을 이용한 반복적인 학습으로 이루어져 있습니다. 마치 아이가 여러 번의 시행착오를 거쳐 점차 자전거를 잘 타게 되는 과정과 유사합니다.
손실 함수 (Loss Function)
손실 함수는 모델의 예측값과 실제 정답 사이의 차이를 측정하는 함수입니다. 다시 말해, 모델이 얼마나 잘못된 예측을 하고 있는지를 나타내는 지표입니다. 손실 함수 값이 작을수록 모델의 예측 성능이 좋다는 것을 의미합니다. 목표는 이 손실 함수 값을 최소화하는 것입니다. 자전거를 배우는 아이의 예시로 돌아가면, 아이가 넘어지는 횟수가 손실 함수 값과 같다고 볼 수 있습니다. 넘어지는 횟수를 줄이는 것이 아이의 학습 목표인 것처럼, 딥러닝 모델은 손실 함수 값을 최소화하는 것을 목표로 합니다.
- 회귀 문제 (Regression): 연속적인 값을 예측하는 회귀 문제에서는 주로 평균 제곱 오차 (Mean Squared Error, MSE)를 손실 함수로 사용합니다. MSE는 예측값과 실제값 차이의 제곱에 대한 평균을 계산합니다. 예를 들어, 집값 예측 모델에서 예측값이 1억 원이고 실제 집값이 1억 2천만 원이라면, 오차는 2천만 원이고, MSE에 반영되는 값은 (2천만 원)^2 입니다.
- 분류 문제 (Classification): 범주형 값을 예측하는 분류 문제에서는 주로 교차 엔트로피 (Cross-entropy)를 손실 함수로 사용합니다. 교차 엔트로피는 예측 분포와 실제 분포 사이의 차이를 측정합니다. 예를 들어, 이미지가 고양이인지 강아지인지 분류하는 모델에서, 모델이 고양이일 확률을 80%, 강아지일 확률을 20%로 예측했는데 실제로 고양이 이미지라면, 이 예측은 비교적 정확한 편이며, 교차 엔트로피 값은 작을 것입니다. 반대로, 고양이일 확률을 10%, 강아지일 확률을 90%로 예측했다면, 예측이 매우 부정확하며, 교차 엔트로피 값은 클 것입니다.
최적화 알고리즘 (Optimization Algorithm)
최적화 알고리즘은 손실 함수를 최소화하는 모델의 파라미터 (가중치와 편향)를 찾는 알고리즘입니다. 마치 산에서 가장 낮은 계곡을 찾아 내려가는 과정과 유사합니다. 이 과정에서 경사하강법 (Gradient Descent)과 같은 알고리즘이 활용됩니다. 경사하강법은 현재 위치에서 기울기(Gradient)를 계산하여 기울기가 가장 가파른 방향으로 조금씩 이동하는 방식으로 최적의 파라미터를 찾습니다. 자전거를 타는 아이는 균형을 잡기 위해 핸들과 몸의 기울기를 조절합니다. 딥러닝 모델도 마찬가지로 손실 함수의 기울기를 이용하여 모델의 파라미터를 조절하고 손실을 줄여나갑니다.
- 경사하강법 (Gradient Descent): 손실 함수의 기울기를 계산하고, 기울기의 반대 방향으로 파라미터를 업데이트합니다. 학습률 (Learning Rate)이라는 하이퍼파라미터를 통해 한 번에 얼마나 크게 업데이트할지를 조절합니다. 학습률 값이 너무 크면 최적값을 지나칠 수 있고, 너무 작으면 학습 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 자전거를 배우는 아이가 너무 큰 동작으로 핸들을 움직이면 넘어질 수 있고, 너무 작게 움직이면 균형을 잡기 어려운 것과 같은 원리입니다.
- 확률적 경사하강법 (Stochastic Gradient Descent, SGD): 전체 데이터 대신, 매번 무작위로 선택한 일부 데이터 (미니배치, Mini-batch)를 사용하여 기울기를 계산하고 파라미터를 업데이트합니다. 전체 데이터를 사용하는 것보다 계산 효율이 높고, 지역 최솟값에 빠지는 것을 방지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- Adam (Adaptive Moment Estimation): SGD의 변형으로, 각 파라미터에 대해 학습률을 적응적으로 조절합니다. 이전 기울기들의 이동 평균을 고려하여 파라미터 업데이트에 활용합니다. 일반적으로 SGD보다 빠르고 안정적인 학습 성능을 보입니다.
학습 과정
- 데이터 준비: 모델 학습에 사용할 데이터셋을 준비합니다. 데이터 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하고, 필요에 따라 정규화 또는 표준화를 수행합니다.
- 모델 생성: 원하는 작업에 적합한 신경망 구조를 선택하고 모델을 생성합니다.
- 손실 함수 정의: 모델의 성능을 평가하기 위한 손실 함수를 선택합니다.
- 최적화 알고리즘 선택: 손실 함수를 최소화하기 위한 최적화 알고리즘을 선택합니다.
- 학습 (Training): 준비된 데이터를 사용하여 모델을 학습합니다. 각 반복(Epoch)마다, 모델은 입력 데이터를 순전파(Forward Propagation)하여 예측값을 계산하고, 손실 함수를 통해 예측값과 실제값의 차이를 계산합니다. 그 후, 역전파(Backpropagation)를 통해 손실 함수의 기울기를 계산하고, 최적화 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 업데이트합니다. 이 과정을 여러 번 반복하면서 모델의 성능을 개선합니다. 자전거를 타는 아이가 균형을 잡기 위해 핸들과 몸의 기울기를 반복적으로 조절하는 것처럼, 딥러닝 모델도 파라미터를 반복적으로 업데이트하여 최적의 값을 찾습니다.
- 평가 (Evaluation): 학습된 모델을 검증 데이터셋을 사용하여 평가합니다. 과적합 여부를 확인하고, 모델의 일반화 성능을 측정합니다.
- 모델 개선: 평가 결과를 바탕으로 모델 구조, 하이퍼파라미터 등을 조정하여 모델의 성능을 개선합니다. 이 과정은 반복적으로 수행될 수 있습니다.
이 글에서는 ‘신경망의 기본 개념과 작동 원리’, ‘딥러닝과 신경망의 차이점’ 등 딥러닝 신경망 구조 이해에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.
