활성화 함수는 네트워크에 비선형성을 도입하여 데이터의 복잡한 관계를 학습하고 모델링할 수 있도록 함으로써 신경망 모델에서 중요한 역할을 합니다. 이 답변에서는 딥 러닝 모델에서 활성화 기능의 중요성과 해당 속성을 살펴보고 네트워크 성능에 미치는 영향을 설명하는 예제를 제공합니다.
활성화 함수는 입력의 가중 합을 뉴런으로 가져와 출력 신호를 생성하는 수학 함수입니다. 이 출력 신호는 뉴런이 활성화되어야 하는지 여부와 활성화 정도를 결정합니다. 활성화 함수가 없으면 신경망은 단순한 선형 회귀 모델이 되어 데이터의 복잡한 패턴과 비선형 관계를 학습할 수 없습니다.
활성화 함수의 주요 목적 중 하나는 네트워크에 비선형성을 도입하는 것입니다. 더하기 및 곱하기와 같은 선형 연산은 선형 관계만 모델링할 수 있습니다. 그러나 많은 실제 문제는 비선형 패턴을 나타내며 활성화 기능을 통해 네트워크는 이러한 비선형 관계를 캡처하고 나타낼 수 있습니다. 활성화 함수는 입력 데이터에 비선형 변환을 적용하여 네트워크가 입력과 출력 간의 복잡한 매핑을 학습할 수 있도록 합니다.
활성화 함수의 또 다른 중요한 특성은 각 뉴런의 출력을 정규화하는 능력입니다. 정규화는 뉴런의 출력이 일반적으로 0과 1 또는 -1과 1 사이의 특정 범위 내에 있도록 합니다. 이 정규화는 학습 프로세스를 안정화하는 데 도움이 되며 네트워크가 깊어짐에 따라 뉴런의 출력이 폭발하거나 사라지는 것을 방지합니다. sigmoid, tanh 및 softmax와 같은 활성화 함수는 일반적으로 이러한 목적으로 사용됩니다.
다른 활성화 함수는 고유한 특성을 가지므로 다른 시나리오에 적합합니다. 일반적으로 사용되는 일부 활성화 기능은 다음과 같습니다.
1. 시그모이드: 시그모이드 함수는 입력을 0과 1 사이의 값에 매핑합니다. 이 함수는 입력을 두 클래스 중 하나로 분류하는 것이 목표인 이진 분류 문제에 널리 사용됩니다. 그러나 시그모이드 함수는 기울기 소실 문제로 인해 딥 네트워크에서 훈련 프로세스를 방해할 수 있습니다.
2. Tanh: 하이퍼볼릭 탄젠트 함수 또는 tanh는 입력을 -1과 1 사이의 값으로 매핑합니다. 시그모이드 함수보다 XNUMX이 중심이므로 네트워크가 더 쉽게 학습할 수 있습니다. Tanh은 순환 신경망(RNN) 및 컨볼루션 신경망(CNN)에서 자주 사용됩니다.
3. ReLU: 정류 선형 단위(ReLU)는 음의 입력을 XNUMX으로 설정하고 양의 입력을 변경하지 않고 그대로 두는 널리 사용되는 활성화 함수입니다. ReLU는 단순성과 기울기 소실 문제를 완화하는 기능으로 인해 널리 채택되었습니다. 그러나 ReLU는 뉴런이 비활성화되어 학습을 중단하는 "죽어가는 ReLU" 문제를 겪을 수 있습니다.
4. Leaky ReLU: Leaky ReLU는 음수 입력에 대해 작은 기울기를 도입하여 죽어가는 ReLU 문제를 해결합니다. 이를 통해 음의 입력에 대해서도 그래디언트가 흐를 수 있으므로 뉴런이 비활성화되는 것을 방지할 수 있습니다. Leaky ReLU는 최근 몇 년 동안 인기를 얻었으며 종종 ReLU를 대체하는 데 사용됩니다.
5. Softmax: softmax 함수는 일반적으로 다중 클래스 분류 문제에 사용됩니다. 신경망의 출력을 확률 분포로 변환하며 각 출력은 특정 클래스에 속하는 입력의 확률을 나타냅니다. Softmax는 모든 클래스의 확률 합계가 1이 되도록 합니다.
활성화 함수는 신경망 모델의 필수 구성 요소입니다. 비선형성을 도입하여 네트워크가 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습할 수 있도록 합니다. 활성화 기능은 또한 뉴런의 출력을 정규화하여 네트워크에서 기울기 폭발 또는 소멸과 같은 문제가 발생하지 않도록 합니다. 서로 다른 활성화 함수는 고유한 특성을 가지고 있으며 서로 다른 시나리오에 적합하며 해당 선택은 당면한 문제의 특성에 따라 다릅니다.
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