자동차 엔지니어의 딥러닝 분해하기 #2 패턴 학습

간단 소개

딥러닝에서 패턴 학습은 반복되는 문제 현상을 벡터화하여 모델이 학습하도록 하는 과정이며, 순전파, 손실 함수, 역전파를 통해 이루어진다.

AI Summary

패턴 학습의 이해
- 패턴은 자주 반복되는 현상이며, 딥러닝은 이러한 패턴을 학습하여 문제를 해결한다.
- 문제 현상을 벡터로 표현하는 것이 패턴 학습의 핵심이다. 함수는 벡터 간의 맵핑 규칙이므로, 함수로 정의된 문제는 벡터화된 것이다.
딥러닝 모델 학습 과정
- 순전파는 입력 벡터가 모델을 통과하며 출력 벡터(추정값)를 계산하는 과정이다.
- 손실 함수는 추정값과 실제값의 오차를 측정하며, 이 값을 최소화하는 방향으로 모델을 조정한다.
- 역전파는 손실 함수의 기울기를 계산하여 모델의 가중치와 편향을 업데이트하는 과정이며, 경사하강법이 사용된다.
딥러닝 학습 성능 향상
- 초기 모델 선언 방식(Glorot, He 초기화)과 가중치 업데이트 방식(Adam) 등 다양한 도구를 활용하여 학습 성능을 향상시킬 수 있다.
- 미지 함수를 기지화하는 것이 중요하며, 이를 위해 최대한 많은 문제 현상(패턴)을 벡터화하여 빅데이터를 구축해야 한다.