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신경망의 가중치를 무작위 숫자로 초기화해야 하는 이유는 무엇인가요? [닫힘] 본문
저는 처음부터 신경망을 구축하려고 노력하고 있습니다.
AI 문헌에 걸쳐 가중치는 네트워크가 빠르게 수렴하기 위해 무작위 숫자로 초기화되어야 한다는 점에 대한 합의가 있습니다.
하지만 왜 신경망 초기 가중치가 무작위 숫자로 초기화되는 것일까요?
어딘가에 읽은 바로는 이것은 대칭을 깨뜨리기 위해 수행되며 이로 인해 신경망이 더 빨리 학습된다고 합니다. 왜 대칭을 깨뜨리는 것이 더 빨리 학습하게 만드는 건가요?
가중치를 0으로 초기화하는 것이 더 좋은 아이디어가 아닐까요? 그렇게 하면 가중치가 자신의 값을 (양수 또는 음수) 더 빨리 찾을 수 있지 않을까요?
가중치를 무작위로 설정하는 것 이외에도 최적값에 가까워질 수 있기를 바라는 것 외에도 다른 근본적인 철학이 있을까요?
답변 1
여기서는 대칭을 깨는 것이 중요합니다. 그리고 이것은 성능의 이유로는 아니라고 합니다. 다중 계층 퍼셉트론 (입력 및 은닉 계층)의 첫 번째 2개의 레이어를 상상해보세요:
전방 전파 동안 은닉 레이어의 각 유닛은 신호를 받습니다:
즉, 각 은닉 유닛은 입력 값의 합을 해당하는 가중치로 곱한 값입니다.
이제 모든 가중치를 동일한 값 (예 : 0 또는 1)으로 초기화한다고 상상해보십시오. 이 경우, 각 숨겨진 유닛은 정확히 동일한 신호를 받을 것입니다. 예를 들어, 모든 가중치가 1로 초기화되면, 각 유닛은 입력의 합계와 같은 신호를 받습니다 (그리고 출력은 시그모이드 (합계 (입력))입니다). 모든 가중치가 0인 경우는 훨씬 더 나쁘며, 모든 숨겨진 유닛은 신호를 받지 않습니다. 입력이 무엇이든 상관없이 - 모든 가중치가 동일하면, 숨겨진 레이어의 모든 유닛도 동일하게 됩니다.
이것은 대칭성의 주요 문제이자 가중치를 무작위로 초기화해야 하는 이유입니다 (또는 적어도 다른 값으로 초기화해야 함). 주의할 점은, 이 문제는 각-각 연결을 사용하는 모든 아키텍처에 영향을 미칩니다.
답변 2
가중치는 신경망의 학습에 매우 중요한 역할을 합니다. 초기에 가중치를 임의의 랜덤한 숫자로 설정하는 이유에 대해 알아보겠습니다. 신경망은 크고 복잡한 계산 구조를 가지고 있으며, 입력 데이터를 효과적으로 처리하여 원하는 결과를 도출하기 위해 가중치를 조정하게 됩니다.신경망은 일련의 계산 단계를 거치며, 각 계산 단계에서 입력 신호에 대한 가중치를 적용하고 활성화 함수를 통해 비선형성을 도입합니다. 이러한 단계를 통해 신경망은 입력 데이터와 가중치의 조합에 따라 예측 및 분류 작업을 수행하게 됩니다.
가중치의 초기 설정은 매우 중요합니다. 만약 가중치가 동일한 값으로 초기화된다면, 신경망의 계산 단계에서 모든 뉴런이 동일한 방향으로 학습될 가능성이 있습니다. 이렇게 되면 신경망은 학습의 잠재적인 능력을 충분히 발휘하지 못하게 되어 효율성과 성능을 저하시킬 수 있습니다.
따라서, 가중치를 임의의 랜덤한 숫자로 초기화함으로써 신경망의 다양한 부분이 서로 다른 방향으로 학습될 수 있도록 유도하는 것이 중요합니다. 초기 가중치의 무작위성은 신경망이 뛰어난 일반화 능력을 가지도록 도와주며, 더 나은 성능과 예측력을 제공합니다.
또한, 가중치의 임의성은 신경망이 가능한 모든 입력을 고려하고 최적의 결정을 내릴 수 있는 작동 공간을 확보하는 데에도 기여합니다. 만약 가중치가 일정한 고정된 값으로 설정된다면, 신경망은 국부 최적해에 갇힐 수 있으며, 전역 최적해를 찾는 능력이 제한됩니다.
결론적으로, 신경망의 가중치를 무작위한 값으로 초기화하는 것은 학습의 효율성과 성능을 향상시키는 중요한 요소입니다. 무작위성은 신경망이 더 다양한 입력에 대해 학습하고 도출할 수 있는 사상 공간을 넓히며, 더 나은 일반화 능력을 지닌 결과를 도출할 수 있도록 합니다. 따라서, 신경망의 초기화 과정에서 가중치를 무작위로 초기화하는 것이 바람직합니다.