과적합을 방지하는 드롭아웃

드롭아웃(Dropout)은 딥러닝 모델이 과적합되는 것을 막기 위해 사용되는 정규화 기법입니다.

신경망 학습 중 일부 뉴런을 랜덤하게 제외하여 모델이 특정 패턴에 지나치게 의존하지 않도록 합니다.

신경망 모델이 너무 복잡하면 훈련 데이터에 과도하게 맞춰지는 과적합 문제가 발생할 수 있습니다.

이는 새로운 데이터에 대한 일반화 성능을 떨어뜨립니다.

드롭아웃은 학습 중 일부 뉴런을 비활성화하여 모델이 특정 뉴런에 과도하게 의존하는 것을 방지하고, 더욱 일반화된 모델을 만들도록 돕습니다.

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적용 전: 일부 뉴런이 특정 패턴에 과하게 집중 → 과적합 발생

적용 후: 뉴런을 랜덤하게 비활성화 → 다양한 특징을 학습하여 일반화 성능 향상

드롭아웃은 학습 과정에서 랜덤하게 뉴런을 비활성화하여 신경망이 특정 뉴런에 의존하는 것을 방지합니다.

각 학습 단계에서 뉴런을 일정 확률로 비활성화합니다.

예를 들어 드롭아웃 확률이 50%라면, 각 단계에서 랜덤하게 절반의 뉴런을 제거합니다.

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학습 단계: 뉴런 A, B, C, D 중에서 A와 C가 비활성화됨

비활성화된 뉴런은 해당 단계에서 계산에 참여하지 않습니다.

예측 시에는 모든 뉴런을 활성화하지만, 드롭아웃 확률을 고려하여 가중치를 조정합니다.

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드롭아웃 확률: 50%
뉴런 A, B, C, D, E 중에서 학습 시 A와 C가 비활성화됨
테스트 시 모든 뉴런이 활성화되지만 가중치가 조정됨

드롭아웃은 신경망 모델의 일반화 성능을 높이는 강력한 방법 중 하나입니다.

다음 수업에서는 배치 정규화(Batch Normalization)를 활용한 학습 안정화 기법에 대해 알아보겠습니다.