입력층에서 특징을 추출하는 방법
신경망에서 입력층(Input Layer)은 원본 데이터를 받아들이는 역할을 합니다.
하지만 입력층은 데이터를 그대로 전달할 뿐, 의미 있는 정보를 분석하지는 않습니다.
데이터를 효과적으로 학습하기 위해서는 특징을 추출(Feature Extraction)하는 과정이 필요합니다.
특징 추출이란?
특징 추출은 모델이 데이터에서 중요한 정보를 자동으로 학습하는 과정입니다.
예를 들어 손글씨 숫자를 인식하는 모델이 있다고 가정해보겠습니다.
단순히 픽셀 하나하나를 분석하는 것보다, 선의 방향, 곡선 형태, 필기 압력과 같은 특징을 추출하는 것이 더 효과적입니다.
입력 데이터: 손글씨 숫자 이미지
특징 추출 결과: 선의 방향, 곡선 형태, 필기 압력
최종 활용: 숫자 분류(0~9 중 하나)
이처럼 특징을 추출하면 모델이 더 쉽게 학습할 수 있으며, 불필요한 정보는 줄이고 중요한 정보만 남길 수 있습니다.
특징 추출의 필요성
신경망은 입력 데이터를 그대로 학습하는 것이 아니라, 중요한 특징을 뽑아 학습해야 합니다.
원본 데이터는 크기가 크고(차원이 높고), 의미 있는 정보를 바로 찾기가 어렵기 때문입니다.
예를 들어 고양이와 강아지를 구별하는 AI 모델을 만들 때 사용되는 학습용 이미지는 수백에서 수천 개의 픽셀로 이루어져 있습니다.
이 모든 픽셀을 그대로 비교하는 것은 비효율적이며, 고양이와 강아지를 구별하는 중요한 특징(예: 귀의 모양, 털의 패턴, 눈의 크기)을 파악하는 것이 더 효과적입니다.
특징 추출 전: 256x256 픽셀의 원본 이미지 (65,536개 숫자)
특징 추출 후: 고유한 형태 정보 (귀, 눈, 털의 패턴)
이처럼 원본 데이터를 바로 학습하는 것이 아니라, 의미 있는 특징을 먼저 뽑아내는 것이 중요합니다.
이렇게 하면 계산량을 줄이고 모델이 더 정확한 판단을 할 수 있도록 돕습니다.
다음 수업에서는 주요 특징 추출 방법에 대해 알아보겠습니다.
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