은닉층 깊이가 신경망에 미치는 영향

신경망에서 은닉층(Hidden Layer)은 입력 데이터를 변형하여 의미 있는 패턴을 학습하는 층입니다.

은닉층의 깊이(개수)는 모델의 복잡성을 결정하며, 학습 성능과 계산 비용에 큰 영향을 줍니다.

간단한 문제에서는 한두 개의 은닉층으로도 충분하지만, 복잡한 문제에서는 깊은 신경망이 필요할 수 있습니다.

하지만 은닉층을 너무 많이 쌓으면 모델이 과적합되거나 학습이 어려워질 수 있습니다.

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1개 층: 직선적인 패턴만 학습 가능 (예: 단순한 선형 회귀)
3개 층: 곡선 패턴 학습 가능 (예: 복잡한 데이터 패턴 분석)
10개 층: 매우 복잡한 패턴 학습 가능 (예: 이미지 인식, 자연어 처리)

은닉층의 깊이는 모델 성능을 향상시키는 중요한 요소이지만 무조건 많다고 좋은 것은 아닙니다.

은닉층의 깊이는 신경망의 학습 능력을 결정하는 중요한 요소입니다.

깊이가 깊어지면 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만, 과적합과 학습 속도 저하 같은 문제가 발생할 수도 있습니다.

따라서 문제의 복잡도와 계산 비용을 고려해 적절한 층 개수를 설정하는 것이 중요합니다.

다음 수업에서는 입력 데이터를 가공해 출력을 계산하는 순전파(Forward Propagation)에 대해 자세히 알아보겠습니다.