사라지는 경사 문제의 의미와 개념에 대해 알아보겠습니다.
기울기 소멸 문제의 의미와 개념 이해
그래디언트 소멸 문제는 무엇을 의미하나요? 인공지능(AI)~의 딥러닝 즉, 모델 학습 과정에서 머신 러닝이 진행됨에 따라 신경망 매개변수의 가중치에 대한 그래디언트 값(차분 값)이 너무 작아져서 매개변수 가중치를 더 이상 업데이트할 수 없게 됩니다. 그래디언트 소멸 문제(Gradient Vanishing Problem)는 다층 신경망이 오류를 줄이기 위해 각 은닉층의 매개변수 가중치를 조정하는 역전파 과정을 거칠 때 발생합니다. 역전파 과정에서 활성화 함수의 기울기 값(차분 값)이 0과 1 사이이면 출력층에 가까운 층의 기울기는 정상적으로 계산할 수 있지만 입력층에 가까운 매개변수의 가중치는 기울기가 0에 가까워질수록 유지하기 어려워집니다. 이로 인해 신경망 매개변수의 가중치를 더 이상 제대로 업데이트할 수 없는 문제가 발생합니다. 이 문제를 그래디언트 소멸 문제라고 합니다. 그래디언트 소멸 문제는 “그래디언트 소멸 문제”라고도 합니다. 그래디언트 소멸 문제(Gradient Vanishing Problem)는 차분 값이 0과 1 사이인 ReLU 활성화 함수를 사용합니다. 이는 다음을 통해 해결할 수 있습니다.
기울기 소멸 문제의 의미와 개념 설명
Gradient Vanishing Problem은 딥러닝 모델의 학습 과정에서 발생하는 문제 중 하나를 말합니다. 그래디언트 소실 문제는 머신러닝이 진행됨에 따라 모델 함수의 가중치에 대한 그래디언트(미분값)가 너무 작아져 가중치를 더 이상 업데이트할 수 없을 때 발생합니다. Gradient Vanishing 문제는 주로 Hidden Layer에서 발생합니다. 이러한 현상은 많은 다층 퍼셉트론에서 발생하며, 은닉층이 거칠수록 학습이 덜 발생합니다. 경사소광 문제는 자연현상에 비유되지만, 공명할수록 에코의 세기가 약해지는 현상과 유사하다. 여기서 퍼셉트론은 입력층과 출력층으로 구성된 인공신경망을 말한다. 신경망에서는 역전파 과정에서 오류를 줄이기 위해 학습이 수행됩니다. 그러나 신경망에 히든 레이어가 너무 많으면 시작점(입력 레이어)으로부터의 학습 거리가 멀어질수록 이러한 오류를 줄이는 학습 효과가 약해집니다. 그라디언트 소실 문제는 히든 레이어가 많을 때 발생합니다. 이는 역전파 과정에서 학습이 잘 이루어지지 않는 현상이다. 이로 인해 입력 레이어에 가까운 신경망의 앞부분에서는 오류를 줄일 만큼 충분한 신호를 수신하지 못하므로 이 부분의 학습이 제대로 이루어지지 않습니다. 이러한 현상을 그래디언트 소실 문제(Gradient Vanishing Problem)라고 합니다. 역전파(Back Propagation)는 가중치를 역방향으로 업데이트하면서 오류를 최소화하는 방법을 학습하는 알고리즘입니다. 역전파는 순방향 신경망과 반대입니다. 피드포워드 신경망은 입력 데이터가 입력층, 은닉층, 출력층을 거쳐 전파되면서 판별 함수 값으로 변환되는 신경망입니다. 다층 신경망에서는 모델 오류를 줄이기 위해 각 은닉층의 기능을 사용합니다. 매개변수를 조정하기 위해 역전파 과정을 거칩니다. 역전파 과정에서는 미분과 곱셈을 통해 출력층에서 입력층으로 역방향으로 계산이 이루어진다. 이 경우 활성화 함수의 기울기(미분값)가 0~1 사이이면 출력층에 가까운 레이어의 기울기는 정상적으로 계산이 가능하지만, 입력층에 가까운 매개변수의 가중치의 미분값이 계산된다. 레이어는 점차 0에 가까워집니다. 가까워질수록 보존하기 어려워집니다. 결과적으로, 파라미터를 정상적으로 업데이트할 수 없는 문제가 발생합니다. 그래디언트 소멸 문제는 역전파 과정에서 계산 결과와 정답 간의 오차를 기준으로 가중치를 수정하는 문제로, 입력 레이어로 뒤로 갈수록 그래디언트가 작아지는 문제입니다. 이는 가중치가 제대로 업데이트되지 않아 최적의 모델을 찾을 수 없는 문제이다. 경사소실 문제는 신경망의 활성화 함수의 가중치에 따른 경사값(미분값)이 0이 되어 경사하강법을 더 이상 사용할 수 없는 경우이다. 딥러닝에서의 역전파(backpropagation) 미분연쇄법칙을 사용하여 그 과정에서 수많은 가중치를 업데이트할 때 시그모이드 활성화 함수는 0~1 사이의 값을 출력하므로 이 과정에서 미분값이 손실되는 문제가 발생한다. 이로 인해 미분 결과 값이 0으로 수렴됩니다. 시그모이드 활성화 함수와 쌍곡선 탄젠트 함수(tanh 함수)에는 기울기 소실 문제가 있습니다. 딥러닝에서는 레이어가 쌓일수록 표현력이 높아집니다. 머신러닝이 더 나은 성능을 발휘하는 것처럼 보일 수도 있지만 실제로는 레이어가 많을수록 학습 성능이 저하됩니다. 이는 Vanishing Gradient 문제 때문입니다. Gradient Vanishing은 역전파 과정에서 출력 레이어에서 멀어질수록 Gradient 값이 매우 작아지기 때문입니다. Gradient Vanishing 문제를 해결하기 위해 고안된 방법 중 대표적인 방법이 ReLU 활성화 함수이다. ReLU 활성화 함수는 미분값이 0과 1에 대응하기 때문에 그래디언트 소실 문제를 방지합니다. ReLU(Rectified Linear Unit)의 경우 0보다 작은 값은 0으로 반환되고, 0보다 큰 값은 반환됩니다. 은 0으로 반환됩니다. 나타나면 그대로 반환함으로써 딥러닝에서 발생하는 그래디언트 소멸 문제를 보완합니다.