활성화 함수 (Activation Function)

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#개념

활성화 함수(Activation Function)는 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)에서 각 뉴런의 출력값을 결정하는 비선형 함수다. 신경망의 각 계층에서 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 적용한 선형 변환 결과에 활성화 함수를 적용함으로써, 네트워크에 비선형성(non-linearity)을 추가하는 역할을 수행한다. 만약 활성화 함수가 없다면, 신경망은 여러 계층을 쌓아도 결국 하나의 선형 변환으로 표현될 수밖에 없어, 복잡한 패턴을 학습할 수 없게 된다. 따라서 활성화 함수는 신경망이 복잡한 문제에 대한 해법을 학습할 수 있도록 하는 핵심적인 구성 요소다.

활성화 함수는 주로 두 가지 주요 기능을 수행한다. 첫째, 입력 신호에 대한 비선형 변환을 수행하여 신경망이 다양한 패턴을 학습할 수 있도록 한다. 선형 변환만으로는 복잡한 데이터 분포를 모델링할 수 없기 때문에, 비선형 활성화 함수를 사용함으로써 신경망은 비선형적인 결정 경계(Decision boundary)를 만들고 복잡한 데이터 패턴을 효과적으로 학습할 수 있다. 둘째, 뉴런의 출력값을 특정 범위 내로 제한하는 역할을 한다. 예를 들어, 시그모이드 함수(Sigmoid function)는 출력값을

$0$

과

$1$

사이로 제한하고, 하이퍼볼릭 탄젠트 함수(Hyperbolic tangent function, tanh)는 출력값을

$-1$

과

$1$

사이로 제한한다. 이렇게 출력값을 제한하는 것은 신경망 학습의 안정성을 높이고, 과대적합(Overfitting)을 방지하는 데 효과적이다.

이렇듯 다양한 종류의 활성화 함수가 존재하며, 각각 다른 특징과 장단점을 가지고 있다. 시그모이드 함수(Sigmoid function)는

$0$

과

$1$

사이의 값을 출력하며, 로지스틱 회귀(Logistic regression) 모델에서 자주 사용된다. 하지만 입력값이 크거나 작을 때 기울기가

$0$

에 가까워지는 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제가 발생할 수 있다. 하이퍼볼릭 탄젠트 함수(Hyperbolic tangent function, tanh)는

$-1$

과

$1$

사이의 값을 출력하며, 시그모이드 함수와 유사하지만 기울기 소실 문제가 다소 덜하다. ReLU(Rectified Linear Unit) 함수는 입력값이 0보다 작으면 0을 출력하고, 0보다 크면 입력값 그대로를 출력하는 간단한 형태의 함수다. ReLU 함수는 다른 함수들에 비해 계산 속도가 빠르고 기울기 소실 문제를 완화하여 딥러닝 모델에서 널리 사용된다. 하지만 입력값이

$0$

보다 작을 때 기울기가

$0$

이 되어 학습이 멈추는 죽은 ReLU(Dying ReLU) 문제가 발생할 수 있다. Leaky ReLU 함수는 ReLU 함수의 단점을 보완하기 위해 만들어진 함수로, 입력값이

$0$

보다 작을 때

$0$

이 아닌 작은 기울기를 갖도록 한다. 이 외에도 ELU(Exponential Linear Unit) 함수, GELU(Gaussian Error Linear Unit) 함수, Swish 함수 등 다양한 활성화 함수들이 개발되어 사용되고 있다.

활성화 함수를 선택할 때는 문제의 특성, 신경망 구조, 학습 속도, 수렴 안정성 등 다양한 요소를 고려해야 한다. 일반적으로, ReLU 함수는 다양한 딥러닝 모델에서 좋은 성능을 보여주지만, 필요에 따라 Leaky ReLU, ELU, GELU, Swish 등의 다른 활성화 함수를 사용해 볼 수 있다. 특히 깊은 신경망에서는 기울기 소실 문제를 완화할 수 있는 활성화 함수를 선택하는 것이 중요하다. 활성화 함수는 신경망 학습의 효율성과 성능에 큰 영향을 미치기 때문에, 적절한 활성화 함수를 선택하는 것은 딥러닝 모델 개발에서 중요한 과정이다.