신경망 구축의 주요 단계

신경망 구축에는 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다.

• 데이터 수집 및 전처리: 신경망을 훈련하고 테스트하는 데 사용할 데이터를 수집하고 구성합니다. 여기에는 데이터 정리, 누락된 값 처리, 학습, 검증, 테스트 세트로 분할이 포함될 수 있습니다.

• 신경망 아키텍처 선택: 문제에 적합한 신경망 아키텍처 유형을 결정하세요. 이는 피드포워드 신경망, 이미지 데이터용 CNN(컨볼루션 신경망), 순차 데이터용 RNN(순환 신경망) 또는 기타 특수 아키텍처일 수 있습니다.

• 모델 초기화: 일반적으로 무작위로 또는 특정 초기화 기술을 사용하여 가중치 및 편향과 같은 신경망의 매개변수를 초기화합니다.

• 순전파: 예측을 위해 네트워크를 통해 입력 데이터를 전달하여 순전파를 실행합니다. 각 레이어는 입력에 대해 선형 또는 비선형 작업을 수행합니다.

• 손실 계산: 예측된 출력과 실제 출력을 비교하여 손실을 계산합니다. 손실은 예측이 실제 값과 얼마나 떨어져 있는지 측정합니다.

• 역전파: 최적화 알고리즘(예: 경사하강법)을 사용하여 손실을 최소화하는 방식으로 네트워크의 가중치를 업데이트합니다. 이 단계에는 네트워크 가중치에 대한 손실 함수의 기울기를 계산한 다음 그에 따라 가중치를 조정하여 손실을 최소화하는 작업이 포함됩니다.

• 반복: 모델 성능을 향상시키기 위해 여러 반복 또는 에포크에 대해 순방향 전파, 손실 계산 및 역전파 단계를 반복합니다.

일반적인 신경망 아키텍처의 레이어는 다음과 같습니다.

• 입력 레이어: 이 레이어는 이미지, 텍스트, 숫자 값 등 입력 데이터를 수신합니다. 이 레이어의 노드 수는 입력의 기능 수에 해당합니다.

• 숨겨진 레이어: 이 레이어는 입력 레이어와 출력 레이어 사이에 있으며 입력 데이터에서 관련 기능을 추출하는 역할을 합니다. 심층 신경망에는 여러 개의 숨겨진 레이어가 있을 수 있으며 각 레이어는 뉴런이나 노드로 구성됩니다.

• 출력 레이어: 모델의 출력을 생성하는 최종 레이어입니다. 이 계층의 노드 수는 문제 유형에 따라 다릅니다. 예를 들어 이진 분류의 경우 단일 출력에 대해 하나의 노드가 있을 수 있지만 다중 클래스 분류의 경우 서로 다른 클래스를 나타내는 여러 노드가 있을 수 있습니다.

신경망은 다음과 같이 정의됩니다.

• 활성화 함수: 각 계층(입력 계층 제외)에는 일반적으로 네트워크에 비선형성을 도입하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 하는 활성화 함수가 포함되어 있습니다. 일반적인 활성화 함수에는 ReLU(Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh 등이 포함됩니다.

• 연결(또는 가중치): 레이어의 각 노드는 각 연결과 관련된 가중치를 사용하여 후속 레이어의 모든 노드에 연결됩니다. 이러한 가중치는 훈련 프로세스 중에 조정되어 네트워크 성능을 최적화합니다.

다양한 신경망 아키텍처에는 목적에 따라 변형이나 추가 계층이 있을 수 있지만 이러한 계층이 신경망의 기본 구조를 형성합니다.