은닉층

은닉층(Hidden Layer)은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)에서 입력층(Input Layer)과 출력층(Output Layer) 사이에 위치한 중간 계층이다. 은닉층은 신경망의 성능을 결정짓는 중요한 요소로, 신경망이 복잡한 패턴이나 비선형적인 문제를 해결하는 데 필수적인 역할을 한다. 은닉층은 입력층으로부터 받은 데이터를 가공하고, 출력층으로 전달하기 전에 데이터의 특징을 추출하고 변환하는 과정을 거친다.

상세

은닉층은 인공신경망에서 입력층과 출력층 사이에 위치한 계층이다. 은닉층은 입력층(Input Layer)에서 받은 데이터를 처리하고, 그 결과를 출력층(Output Layer)으로 전달하는 중간 단계의 역할을 한다. '은닉'이라는 명칭은, 이 계층의 출력을 외부에서는 직접 관찰할 수 없기 때문에 붙여진 이름이다. 즉, 이 계층의 내부에서 이루어지는 처리는 외부에서 숨겨져 있다는 뜻이다. 은닉층은 단순히 데이터를 전달하는 것이 아니라, 그 데이터에서 중요한 특징을 추출하고 변환하는 역할을 한다. 이는 특히 다층퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)과 같은 심층신경망에서 중요한 역할을 하며, 딥러닝(Deep Learning)의 성공을 이끄는 주요 요소 중 하나이다.

구성 요소

은닉층은 신경망의 뉴런(또는 노드)으로 구성되며, 각 뉴런은 입력 데이터를 받아 특정 연산을 수행하고 출력을 생성한다. 이 과정에서 다음과 같은 요소들이 중요한 역할을 한다.

• 입력 데이터: 은닉층의 각 뉴런은 이전 층으로부터 입력 데이터를 받는다. 이때 입력 데이터는 입력층에서 받은 원시 데이터일 수도 있고, 이전 은닉층에서 처리된 결과일 수도 있다.

• 가중치(Weights): 입력값은 뉴런에 전달될 때 각기 다른 가중치(weight)와 결합된다. 가중치는 입력값이 해당 뉴런의 출력에 미치는 영향을 조정하는 파라미터이다. 초기에는 가중치가 임의의 값으로 설정되지만, 학습을 통해 점진적으로 조정된다.

• 편향(Bias): 은닉층의 각 뉴런에는 편향(bias)이라는 추가적인 상수값이 더해진다. 이 편향은 입력이 모두 0일 때도 뉴런이 출력을 생성할 수 있도록 도와준다. 편향은 학습 과정에서 중요한 역할을 하며, 모델이 보다 유연하게 학습할 수 있게 해준다.

• 합산기(Summation): 각 뉴런은 입력값과 그에 대응하는 가중치의 곱을 모두 더해 합산한다. 이 과정은 수학적으로 다음과 같이 표현된다.

$z=\sum _{i=1}^{n}w_{i}x_{i}+b$

여기서 $w_{i}$는 가중치, $x_{i}$는 입력값, $b$는 편향이다. 이 결과값 $z$는 뉴런의 활성화 함수에 전달된다.

• 활성화 함수(Activation Function): 활성화 함수는 뉴런에서 합산된 결과값을 비선형적으로 변환하여 출력값을 생성한다. 활성화 함수는 신경망이 단순한 선형 분류를 넘어서 비선형적인 문제를 해결할 수 있도록 도와준다. 활성화 함수의 선택은 신경망의 성능에 큰 영향을 미친다. 가장 일반적으로 사용되는 활성화 함수는 다음과 같다.

일반적으로 사용되는 활성화 함수

렐루(ReLU)	시그모이드(Sigmoid)	Tanh(하이퍼볼릭 탄젠트)
입력이 0 이하일 때는 0을 출력하고, 0보다 클 때는 입력값 그대로 출력하는 함수. 빠르고 계산이 간단해 심층 신경망에서 널리 사용된다.	출력값을 0과 1 사이로 변환하는 함수로, 이진 분류 문제에 자주 사용되었다.	출력값을 -1과 1 사이로 변환하는 함수. 시그모이드와 유사하지만 출력값 범위가 더 넓다.
${\text{ReLU}}(z)=\max(0,z)$	$\sigma (z)={\frac {1}{1+e^{-z}}}$	$\tanh(z)={\frac {e^{z}-e^{-z}}{e^{z}+e^{-z}}}$

주요 역할

은닉층의 가장 중요한 역할은 데이터의 특징 추출(feature extraction)이다. 은닉층은 단순한 선형적인 변환을 넘어서, 입력 데이터의 복잡한 패턴이나 비선형성을 학습할 수 있도록 도와준다. 이를 통해 신경망은 단순히 데이터를 분류하는 것뿐만 아니라, 데이터의 구조와 의미를 이해할 수 있게 된다.

• 비선형 문제 해결: 단층퍼셉트론(Single-Layer Perceptron)은 선형적으로 분리 가능한 문제만 해결할 수 있다. 하지만 비선형적인 문제는 선형 변환만으로는 해결이 불가능하다. 이때 은닉층은 활성화 함수의 비선형적 변환을 통해 비선형 문제를 해결할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, XOR 문제는 단층 퍼셉트론으로는 해결할 수 없는 비선형 문제이다. 하지만 은닉층을 도입하면 이 문제를 해결할 수 있다. 다층퍼셉트론에서 은닉층은 입력값 간의 복잡한 관계를 학습하고, 이를 바탕으로 최종 출력을 도출할 수 있게 한다.
• 계층적 특징 학습(Hierarchical Feature Learning): 심층 신경망에서 은닉층이 여러 층으로 쌓여 있을 때, 신경망은 계층적으로 특징을 학습한다. 예를 들어, 이미지 인식 문제에서는 초기 은닉층에서 저차원의 특징(예: 모서리, 선)을 학습하고, 깊은 은닉층에서는 고차원의 복잡한 특징(예: 얼굴, 사물)을 학습하게 된다. 이러한 계층적 학습 구조 덕분에 심층신경망은 복잡한 문제를 더 잘 해결할 수 있다.
• 패턴 인식과 추상화: 은닉층은 데이터의 패턴을 인식하고 이를 추상화하는 역할을 한다. 데이터가 입력될 때 은닉층은 반복적인 변환을 통해 점점 더 중요한 패턴을 추출해낸다. 이러한 과정 덕분에 신경망은 입력 데이터의 복잡한 구조를 이해하고 적절한 출력을 생성할 수 있다.

수와 구조

은닉층의 수와 구조는 신경망의 성능에 큰 영향을 미친다. 신경망에서 은닉층의 수를 늘리면 네트워크는 더 많은 특징을 학습할 수 있으며, 더 복잡한 문제를 해결할 수 있게 된다. 그러나 은닉층이 너무 많으면 과적합(overfitting) 문제가 발생할 수 있다. 과적합은 신경망이 학습 데이터에 너무 맞춰져, 새로운 데이터를 처리할 때 일반화 성능이 떨어지는 현상이다.

• 은닉층의 수

• 단층 신경망(Single-Layer Network): 은닉층이 없는 신경망이다. 단층 퍼셉트론은 선형적으로 분리 가능한 문제만 해결할 수 있어, 제한적인 문제에서만 유용하다.
• 다층 신경망(Multilayer Network): 은닉층이 여러 층으로 구성된 신경망이다. 이 경우 신경망은 더 복잡한 패턴과 비선형적인 문제를 해결할 수 있다.
• 심층 신경망(Deep Neural Networks, DNN): 여러 개의 은닉층을 사용하는 신경망이다. 심층 신경망은 복잡한 문제에서 탁월한 성능을 발휘하며, 특히 이미지 처리, 자연어 처리, 자율주행과 같은 고차원 문제에서 널리 사용된다.

• 은닉층의 노드 수 : 은닉층 내의 각 층에 포함된 노드 또는 뉴런의 수는 모델의 성능과 학습 속도에 중요한 영향을 미친다. 노드가 너무 적으면 신경망이 충분히 학습하지 못하고, 노드가 너무 많으면 과적합이 발생할 수 있다.

한계 및 해결책

• 기울기 소실 문제(Vanishing Gradient Problem): 신경망이 깊어질수록 은닉층에서 발생하는 기울기 값이 매우 작아지는 현상이 발생할 수 있다. 이는 역전파(Backpropagation) 과정에서 학습이 제대로 이루어지지 않게 만든다. 이를 해결하기 위해 ReLU와 같은 활성화 함수가 도입되었으며, 이를 통해 기울기 소실 문제를 완화하고 더 깊은 신경망을 학습할 수 있게 되었다.
• 과적합(Overfitting): 은닉층의 수가 많고 파라미터가 복잡해지면, 모델이 훈련 데이터에 너무 적합하게 학습되어 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 과적합 현상이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 드롭아웃(Dropout)과 같은 규제 기법이 사용된다. 드롭아웃은 학습 중 무작위로 은닉층의 일부 뉴런을 제거하여 모델이 특정 뉴런에 의존하지 않도록 만드는 방식이다.
• 연산 비용 : 은닉층이 많아질수록 연산 비용이 기하급수적으로 증가한다. 이를 해결하기 위해 병렬 처리, 고성능 하드웨어(GPU, TPU) 등이 필요하다. 딥러닝 모델의 학습 과정에서 대규모 데이터를 처리하기 위해 고성능 하드웨어는 필수적이다.

참고자료

• 동네코더, 〈딥러닝 과적합 줄이기, 드롭 아웃(Drop out)〉, 《네이버 블로그》, 2020-07-06
• Yongjoo Lee, 〈(7-5) 딥러닝 기초〉, 《벨로그》, 2021-01-25
• 뚜찌지롱, 〈활성화 함수(Activation Function)〉, 《티스토리》, 2021-02-24
• 김채형 (Chaehyeong Kim), 〈(딥러닝) 활성화 함수 (Activation Function)〉, 《깃허브》, 2021-03-25
• 〈(딥러닝) 01. 인공 신경망의 구조(입력층, 은닉층, 출력층)와 함수 용어 설명(keras), 가중치 행렬〉, 《티스토리》, 2022-01-17
• 박재한, 〈기울기 소실 문제와 ReLU 함수〉, 《벨로그》, 2022-02-10
• 융, 〈(DL) 딥러닝 시작하기〉, 《벨로그》, 2023-06-26

같이 보기

• 인공신경망
• 인공지능

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