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머신러닝 모델, 특히 심층 신경망을 훈련할 때 발생하는 Exploding Gradient 문제는 모델의 학습을 불안정하게 만들고 성능을 저하시키는 주요 원인 중 하나이다. 이 포스트에서는 Exploding Gradient 문제의 원인, 영향, 그리고 해결 방법에 대해 자세히 알아본다.💥 Exploding Gradient 문제란? (What is the Exploding Gradient Problem?)Exploding Gradient 문제는 신경망의 가중치를 업데이트하는 과정에서 Gradient 값이 기하급수적으로 커지는 현상을 말한다. 이는 주로 깊은 신경망 구조에서 발생하며, 가중치가 너무 크게 갱신되어 모델의 학습이 불안정해지는 결과를 초래한다. Gradient가 너무 커지면 모델이 수렴하지 못하..

기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제는 심층 신경망 학습 시 발생하는 대표적인 어려움 중 하나이다. 이 문제는 신경망의 깊이가 깊어질수록, 초기 레이어에서 학습이 제대로 이루어지지 않아 전체 모델의 성능 저하를 야기한다. 본 포스트에서는 기울기 소실 문제의 원인과 해결 방안에 대해 자세히 알아본다.🤔 기울기 소실 문제란?기울기 소실 문제는 신경망의 역전파 과정에서 발생한다. 역전파는 손실 함수의 기울기를 계산하여 각 레이어의 가중치를 업데이트하는 과정인데, 기울기가 뒤쪽 레이어에서 앞쪽 레이어로 전달될 때 점차 작아지는 현상을 말한다. 특히 활성화 함수로 시그모이드(Sigmoid)나 하이퍼볼릭 탄젠트(Tanh) 함수를 사용하는 경우, 입력값이 특정 범위에서 벗어나면 기울기가 0에 가까워..

활성화 함수(Activation Function)는 인공 신경망(Artificial Neural Network)에서 뉴런의 출력값을 결정하는 중요한 요소다. 입력 신호의 가중치 합을 받아 최종 출력값을 생성하며, 비선형성을 추가하여 신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 한다. 다양한 활성화 함수가 존재하며, 각각의 특징과 장단점을 이해하는 것이 중요하다.💡 시그모이드 함수 (Sigmoid Function)시그모이드 함수는 입력값을 0과 1 사이의 값으로 변환한다. 수식은 다음과 같다.f(x) = 1 / (1 + e^(-x))이는 로지스틱 회귀(Logistic Regression)에서 주로 사용되며, 확률 값으로 해석하기 용이하다.import numpy as npimport matplotlib.pypl..

🤔 딥러닝 모델은 복잡하고, 종종 '블랙 박스'로 여겨집니다. 모델이 왜 특정 예측을 하는지 이해하기 어려울 수 있습니다. Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping)은 이러한 블랙 박스를 열어 모델이 이미지 내 어떤 부분에 집중하는지 시각적으로 보여주는 기술입니다. 모델 해석 가능성은 딥러닝 모델의 신뢰성을 높이고, 디버깅을 용이하게 하며, 궁극적으로 더 나은 모델을 개발하는 데 기여합니다.💡 Grad-CAM의 기본 원리Grad-CAM은 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)의 마지막 합성곱 레이어에서 활성화 맵(Activation Map, 활성화 맵)과 손실 함수에 대한 기울기(Gradient, 기울기)를 사..

딥러닝 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소 중 하나는 활성화 함수(Activation Function)이다. 이 글에서는 딥러닝의 핵심 개념인 활성화 함수에 대해 자세히 알아보고, 다양한 종류와 특징, 그리고 실제 사용 예시를 통해 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명한다.🤔 딥러닝에서 활성화 함수란 무엇일까?활성화 함수는 인공 신경망(Artificial Neural Network)의 각 레이어(Layer)에서 입력 신호의 가중치 합을 받아, 이를 비선형적으로 변환하는 함수이다. 간단히 말해, 뉴런(Neuron)의 출력값을 결정하는 함수라고 할 수 있다. 활성화 함수가 없다면, 신경망은 단순히 선형 변환만을 수행하게 되어 복잡한 데이터 패턴을 학습하는 데 한계가 있다. 활성화 함수는 이러한 선형성을 깨..