딥러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물) 인공신경망과 관련된 설명 중 올바른 것을 선택하시오. 다층 퍼셉트론의 구조를 확장하는 방법 등

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딥러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물) 인공신경망과 관련된 설명 중 올바른 것을 선택하시오. 다층 퍼셉트론의 구조를 확장하는 방법 등에 대한 보고서 자료입니다.

본문내용

로 특히 딥러닝에서 사용된다. 경사하강법과 역전파는 상호보완적 관계로 볼 수 있는데, 즉, 역전파를 통해 각 가중치에 대한 기울기를 구한 후 경사하강법을 통해 그 기울기를 사용하여 가중치를 업데이트한다.
따라서 역전파는 기울기를 계산하는 과정이고 경사하강법은 그 기울기를 사용하여 가중치를 업데이트하는 최적화 알고리즘으로, 두 방법은 함께 사용되어 신경망을 효과적으로 학습시키는 데 핵심적인 역할을 한다.
11. 다층 퍼셉트론의 구조를 확장하는 방법에 대해서 서술하세요.(3점)
다층 퍼셉트론의 구조를 확장하는 방법은 크게 두 가지 방향으로 구분할 수 있다.
첫째, 신경망의 깊이를 늘리는 것이다. 은닉층의 개수를 증가시켜 신경망을 더 깊게 만들면, 모델이 은닉층이 많아지면 더욱 복잡한 패턴과 비선형 관계를 학습할 수 있다. 예를 들어 2개의 은닉층을 가진 네트워크를 5개 또는 10개의 은닉층을 가진 네트워크로 확장할 수 있을 것이다.
둘째, 신경망의 너비를 늘리는 것이다. 이는 은닉층에 있는 뉴런의 수를 증가시키는 방법이다. 예를 들어, 하나의 은닉층에 32개의 뉴런이 있었다면, 이를 64개나 128개로 늘려서 각 층이 더 많은 정보를 처리할 수 있게 함으로써 모델이 더 많은 특징을 학습할 수 있게 된다.
그러나 신경망을 무조건 크게 만든다고 성능이 계속 좋아지는 것은 아니며, 오히려 과적합(overfitting) 이나 기울기 소실(vanishing gradient) 등의 문제가 발생할 수 있다. 또한 모델이 커질수록 학습에 필요한 계산 자원과 시간이 증가하게 된다. 다만, 과적합 문제를 방지하기 위해 드롭아웃이나 배치 정규화(Batch Normalization)와 같은 정규화 기법을 추가할 수 있다. 또한 ReLU, Leaky ReLU, Sigmoid, Tanh 등 다양한 활성화 함수를 적절히 조합하여 비선형성을 극대화하고, 경사하강법 외에도 Adam, RMSprop 등 다양한 옵티마이저를 사용하여 학습 속도를 높이고 효율적인 가중치 업데이트를 할 수 있다. 아울러 잔차 연결(Residual Connections)이나 스킵 연결(Skip Connections) 등을 통해 깊은 네트워크에서 흔히 발생하는 기울기 소실 문제를 해결할 수도 있을 것이다. 그러나 먼저 주어진 문제의 복잡도와 가용한 데이터의 양을 고려하여 신경망을 적절한 크기로 확장하는 것이 중요할 것이다.
과제 스트레스 싹~ 학점 쑥!
감사합니다.

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