역전파(Backpropagation) 개념

역전파(backpropagation)는 신경망에서 가중치를 최적화하기 위해 사용하는 핵심 알고리즘입니다. 주어진 입력 데이터에 대해 예측값을 계산한 후, 예측값과 실제값 사이의 오차를 기반으로 가중치를 조정하는 과정입니다. 이 알고리즘은 미분과 체인 룰을 활용하여 오차(손실 함수의 값)가 각 가중치에 미치는 영향을 계산합니다.

역전파 과정

1. 순전파(Forward Propagation)
   • 입력 데이터가 신경망을 통해 순차적으로 전달되며 출력값이 계산됩니다.
   • 각 노드에서 가중치와 활성화 함수를 적용하여 다음 레이어로 전달합니다.
2. 오차 계산(Loss Calculation)
   • 출력층에서 실제값과 예측값 사이의 오차를 계산합니다.
   • 일반적으로 손실 함수(loss function)를 사용하여 이를 수치화합니다. 예: 평균 제곱 오차(MSE), 교차 엔트로피(Cross-Entropy) 등.
3. 역전파(Backward Propagation)
   • 오차를 신경망의 반대 방향(출력층 → 입력층)으로 전파하며 각 가중치에 대한 변화량(Gradient)을 계산합니다.
   • 체인 룰을 사용하여 손실 함수의 미분값을 계산하고, 각 층의 가중치에 대한 기울기를 구합니다.
4. 가중치 업데이트(Weight Update)
   • 계산된 기울기(Gradient)를 사용하여 가중치를 조정합니다.
   • 보통 경사 하강법(Gradient Descent) 또는 Adam, RMSProp 등의 최적화 알고리즘을 활용합니다.

역전파를 사용하는 이유

1. 신경망 학습을 자동화
   • 사람이 직접 가중치를 조정하는 것이 불가능한 복잡한 다층 신경망에서도 자동으로 최적의 가중치를 찾을 수 있습니다.
2. 효율적인 학습 가능
   • 미분과 체인 룰을 활용하여 가중치 업데이트를 효율적으로 수행할 수 있어, 신경망 학습 속도가 빨라집니다.
3. 비용 최소화
   • 손실 함수를 최소화하는 방향으로 학습을 진행하기 때문에, 예측 성능이 점점 향상됩니다.
4. 딥러닝의 핵심 알고리즘
   • CNN, RNN, Transformer 같은 최신 딥러닝 모델에서도 기본적으로 역전파를 활용하여 학습을 진행합니다.

즉, 역전파는 신경망이 점점 더 나은 예측을 할 수 있도록 도와주는 필수적인 알고리즘이다.