신경망 학습을 안정화하는 배치 정규화
배치 정규화(Batch Normalization, BN)는 신경망이 더 빠르고 안정적으로 학습하도록 돕는 기법입니다.
데이터의 분포를 정규화하여 기울기 소실 문제를 줄이고, 학습 속도를 향상시킵니다.
배치 정규화가 왜 필요한가요?
딥러닝 모델이 깊어질수록, 각 층이 받는 입력 데이터의 분포가 계속 변하는 내부 공변량 변화(Internal Covariate Shift) 문제가 발생할 수 있습니다.
이는 앞쪽 층에서 데이터의 분포가 크게 달라질 경우, 뒷쪽 층이 안정적으로 학습하기 어려워지는 현상입니다.
이 문제를 해결하기 위해 배치 정규화 기법이 사용됩니다.
배치 정규화는 각 층에서 입력 데이터의 평균과 분산을 조정하여 분포 변화를 줄이고, 이를 통해 신경망이 보다 안정적으로 학습할 수 있도록 돕습니다.
쉽게 말하면, 배치 정규화는 신경망이 학습할 때 데이터의 분포를 일정하게 유지하여 안정적인 학습을 가능하게 합니다.
배치 정규화는 어떻게 동작하나요?
배치 정규화는 다음 단계를 거쳐 학습을 안정화합니다.
1. 미니배치 단위로 정규화
한 번의 학습에서 사용하는 데이터(미니배치)의 평균과 분산을 계산합니다.
이를 이용해 입력 데이터를 정규화하여 값의 범위를 일정하게 맞춥니다.
2. 학습 가능한 가중치 조정
단순 정규화 후에는 모델이 충분한 표현력을 갖기 어려울 수 있으므로, 새로운 가중치와 편향을 추가하여 모델이 필요한 정보는 유지할 수 있도록 합니다.
3. 학습 반복
이 과정을 각 층에서 반복하면서, 신경망이 더욱 안정적으로 학습하도록 합니다.
배치 정규화는 각 층에서 입력 데이터의 분포를 조정하여, 뉴런의 활성화 값이 지나치게 작아지는 문제를 해결하고 학습 속도를 높입니다.
다음 수업에서는 지금까지 배운 내용 을 바탕으로 간단한 퀴즈를 풀어보겠습니다.
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