FFN

FFN(feed forward network, 순방향 신경망)은 최초로 고안된 단순한 형태의 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)으로, 가장 기본이 되는 신경망 모델이다.

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개요

FFN은 인공신경망에서 가장 기본적인 구조를 가진 신경망 모델이다. 입력층(Input Layer)에서 시작해 여러 개의 은닉층(Hidden Layers)을 거쳐 출력층(Output Layer)으로 정보를 전달하는 방식으로 동작하며, 정보가 한 방향(순방향)으로만 흐른다는 특징을 갖는다. 이런 이유로 '순방향 신경망'이라는 이름이 붙여졌다. 이는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)과 달리 피드백 루프가 없고, 각 뉴런(Neuron) 간의 연결이 단방향으로만 이루어진 구조를 의미한다.

FFN은 신경망의 기초적인 형태이지만, 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)의 기본적인 빌딩 블록으로 활용되며, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 인공지능(AI) 응용 분야에서 사용된다.

구조 및 동작 원리

FFN은 크게 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된다.

• 입력층: 신경망이 학습할 데이터를 받는 층이다. 입력 데이터는 일반적으로 벡터 형식으로 변환되며, 각 입력 노드는 하나의 특성(feature)을 나타낸다.
• 은닉층: 입력층과 출력층 사이에 존재하는 층으로, 신경망의 학습과 연산이 이루어지는 주요 부분이다. 각 은닉층의 뉴런은 이전 층의 뉴런으로부터 입력을 받아 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 적용한 후, 활성화 함수(Activation Function)를 거쳐 다음 층으로 전달한다. 은닉층이 많을수록 모델이 더 깊어지고, 이를 심층신경망이라고 한다.
• 출력층: 최종적으로 예측값을 출력하는 층이다. 분류 문제에서는 소프트맥스(Softmax) 또는 시그모이드(Sigmoid) 함수를 사용하고, 회귀 문제에서는 선형 활성화 함수를 사용할 수 있다.

순전파 과정

순전파(Forward Propagation)는 FFN에서 입력층으로 들어온 데이터가 여러 개의 은닉층을 거쳐 출력층으로 전달되는 과정이다. 신경망 모델이 예측값을 생성하는 단계로, 이 과정에서 각 뉴런의 가중치와 편향이 적용되며, 활성화 함수를 통해 비선형 변환이 이루어진다. 순전파는 FFN의 가장 기본적인 연산 과정으로, 신경망이 학습을 수행하기 위해 필수적인 역할을 한다. FFN의 순전파 과정은 다음과 같이 진행된다.

1. 입력 데이터의 전달

• 입력층에는 신경망이 처리해야 할 데이터가 들어온다.
• 예를 들어, 이미지 데이터를 학습하는 신경망이라면, 각 픽셀의 값이 입력 뉴런에 전달되며, 자연어 처리를 위한 신경망이라면, 단어나 문장의 임베딩 벡터가 입력으로 주어진다.
• 입력 데이터는 수치 형태의 벡터로 변환된 후, 첫 번째 은닉층으로 전달된다.

2. 가중합 계산

신경망의 각 층에서는 이전 층의 출력값을 받아 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 적용한 후, 이를 선형 변환한다. 이 과정은 수식으로 다음과 같이 표현할 수 있다.

$z=W\cdot x+b$

여기서 $z$는 가중합(Weighted Sum), $W$는 가중치 행렬(Weight Matrix), $x$는 입력 벡터(Input Vector), $b$는 편향이다. 각 뉴런은 이전 층의 뉴런에서 받은 값과 연결된 가중치를 곱한 후, 편향을 더하는 방식으로 새로운 값을 생성한다.

3. 활성화 함수 적용

• 계산된 가중합 $z$에 활성화 함수를 적용하여 비선형성을 부여한다.
• FFN에서는 활성화 함수로 ReLU 함수(Rectified Linear Unit), 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트(Tanh) 등의 함수가 사용된다.
• 활성화 함수를 적용하는 이유는, 신경망이 단순한 선형 변환을 수행하는 것이 아니라 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 하기 위함이다.
• 활성화 함수가 적용된 값은 다음 층의 뉴런으로 전달된다.

$a=f(z)$

여기서 $f$는 활성화 함수, $a$는 활성화 함수를 거친 출력값이다.

4. 출력층에서 최종 예측값 도출

• 은닉층에서 여러 번의 변환을 거친 값은 최종적으로 출력층으로 전달된다.
• 출력층에서는 문제 유형에 따라 적절한 활성화 함수를 사용하여 최종 예측값을 만든다.
• 예를 들어, 분류 문제에서는 소프트맥스 함수가 적용되어 각 클래스에 대한 확률 값이 출력되며, 회귀 문제에서는 선형 활성화 함수(Linear Activation Function)를 사용하여 연속적인 수치 값이 출력될 수 있다.
• 출력층에서 생성된 예측값은 손실 함수와 비교되어 학습 성능을 평가하는 데 사용된다.

이처럼 순전파 과정은 입력 데이터를 순차적으로 변환하고, 가중치와 활성화 함수를 적용하여 최종 예측값을 생성하는 과정이다. 하지만 초기 가중치는 랜덤하게 설정되므로, 올바른 예측을 하기 위해서는 신경망이 가중치를 조정하는 학습 과정이 필요하다. 이를 위해 역전파(Backpropagation)와 경사하강법(Gradient Descent)이 사용된다.

학습 과정

신경망이 제대로 학습하기 위해서는 입력 데이터를 처리한 후, 예측값과 실제 정답 간의 차이를 줄이는 과정이 필요하다. 이를 위해 역전파와 경사하강법이 사용되며, 이 과정에서 신경망의 가중치와 편향이 업데이트된다.

1. 손실 함수 계산

신경망의 예측값과 실제 정답(레이블) 간의 차이를 평가하기 위해 손실함수를 사용한다. 손실 함수는 모델이 얼마나 잘못된 예측을 했는지 수치적으로 나타내는 지표이며, 일반적으로 다음과 같은 함수가 사용된다.

• 회귀 문제: 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)
• 분류 문제: 교차 엔트로피 손실(Cross Entropy Loss)

손실 함수는 예측값과 실제 정답 간의 차이를 줄이는 방향으로 모델이 학습할 수 있도록 가중치 업데이트의 기준이 된다.

2. 역전파 과정

역전파는 오차를 신경망의 뒤쪽에서 앞쪽으로 전파하며, 각 층의 가중치가 손실에 얼마나 기여했는지를 계산하는 과정이다. 역전파는 체인 룰(Chain Rule)을 기반으로 미분을 계산하여 가중치의 변화율(Gradient, 기울기)을 구한다. 이 과정에서 각 뉴런의 가중치가 손실 값에 미치는 영향을 계산하고, 이를 바탕으로 가중치를 업데이트할 수 있도록 한다.

3. 경사하강법 적용

역전파를 통해 구한 기울기를 이용하여 가중치를 업데이트하는 방법이 경사하강법이다. 기본적인 경사 하강법은 다음과 같은 수식으로 표현된다.

$W=W-\eta \cdot {\frac {\partial L}{\partial W}}$

여기서 $W$는 가중치, $\eta$는 학습률, $L$은 손실함수, ${\frac {\partial L}{\partial W}}$은 손실 함수의 기울기를 나타낸다. 학습률($\eta$)은 가중치를 얼마나 크게 업데이트할지를 결정하며, 너무 크면 최적의 가중치를 지나쳐 학습이 불안정해지고, 너무 작으면 학습 속도가 느려질 수 있다. 경사 하강법의 변형으로 확률적 경사하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD), 모멘텀(Momentum), Adam 옵티마이저(Adam Optimizer) 등이 사용되며, 최신 신경망에서는 Adam이 가장 널리 활용된다.

4. 가중치 업데이트 반복 및 학습 완료

위 과정을 반복하면서 가중치와 편향이 점진적으로 최적화된다. 신경망은 수천~수백만 개의 데이터 샘플을 여러 번(에포크, Epoch) 학습하면서 점점 더 정확한 예측을 할 수 있도록 조정된다. 일정 수준까지 손실이 감소하면 학습이 완료되며, 이후 모델을 테스트 데이터로 평가하여 실제 성능을 측정할 수 있다.

장단점

장점

• 구조가 단순하고 직관적이다. 순전파 방식으로 작동하여 이해하기 쉽고, 신경망의 기본적인 개념을 학습하는 데 적합하다.
• 병렬 연산이 가능하여 연산 속도가 빠르다. 한 방향으로만 계산이 진행되므로 GPU를 활용한 병렬 연산이 용이하다.
• 다양한 응용 분야에서 활용 가능하다. 이미지 처리, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 사용된다.

단점

• 메모리 사용량이 많다. 신경망이 깊어질수록 가중치와 중간 연산 값들이 많아져 메모리 사용량이 증가한다.
• 복잡한 시퀀스 데이터 처리에 한계가 있다. 피드백 루프가 없어 과거 정보를 기억할 수 없으므로, 시계열 데이터나 자연어 처리에서는 RNN, LSTM(Long Short-Term Memory) 등의 순환신경망이 더 적합하다.

동향

최근 연구에서는 모델의 성능을 높이고 효율적으로 학습할 수 있도록 다양한 기법이 개발되고 있다. 특히, 네트워크의 깊이와 너비를 조절하는 방식, 연산 최적화, 가중치 초기화 방법 개선, 정규화 기법, 경량화된 FFN 구조 등이 연구되고 있으며, FFN이 다른 신경망 아키텍처와 결합하여 사용되는 사례도 증가하고 있다.

• 먼저, FFN의 구조적인 발전에서 가장 중요한 연구 분야는 네트워크의 깊이(Depth)와 너비(Width)에 대한 최적화이다. 기존의 연구에서는 깊고 복잡한 신경망이 높은 표현력을 갖지만, 지나치게 깊어질 경우 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제가 발생할 수 있었다. 이를 해결하기 위해 잔차 연결(Residual Connection)과 같은 기법이 도입되었으며, 현재는 트랜스포머 모델에서도 FFN을 활용할 때 이러한 연결 방식을 적용하여 깊은 네트워크에서도 학습이 원활하게 이루어질 수 있도록 한다.

• 연산 최적화는 FFN의 학습 속도와 메모리 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 최근 연구에서는 저비트 연산(Low-Precision Computation) 기법을 활용하여 신경망의 가중치를 8비트 이하로 줄이는 양자화(Quantization) 방식을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 방식은 하드웨어에서의 연산 비용을 줄이고, 모바일 및 엣지 디바이스에서 신경망을 효율적으로 실행할 수 있도록 한다.

• 가중치 초기화 방법 또한 FFN의 학습 안정성에 영향을 미치는 요소로, 연구자들은 더욱 효율적인 초기화 방법을 찾고 있다. 대표적으로 He 초기화(He Initialization)나 Xavier 초기화(Xavier Initialization)와 같은 기법들이 널리 사용되며, 최근에는 데이터 분포나 활성화 함수의 특성을 고려한 동적인 초기화 기법이 연구되고 있다.

• 정규화(Normalization) 기법 또한 중요한 연구 주제이다. 딥러닝 모델이 훈련 데이터에 과적합하지 않도록 하기 위해 배치 정규화(Batch Normalization), 층 정규화(Layer Normalization), 그룹 정규화(Group Normalization) 등이 개발되었으며, 최근에는 트랜스포머 모델에서 RMSNorm이나 Adaptive Normalization과 같은 새로운 기법들이 제안되고 있다. 이러한 정규화 기법들은 FFN이 깊은 구조에서도 안정적으로 학습할 수 있도록 돕는다.

• FFN을 경량화하는 연구도 활발하게 진행 중이다. 최근에는 모델을 경량화하여 모바일 환경이나 실시간 애플리케이션에서도 사용할 수 있도록 하기 위해 가중치 공유(Weight Sharing), 희소성 학습(Sparse Training), 지능형 모델 압축(Pruning) 기법이 연구되고 있다. 특히, 대형 신경망을 작은 모델로 변환하는 지식 증류(Knowledge Distillation) 방식이 FFN에서도 활용되면서, 고성능을 유지하면서도 연산량을 줄이는 방법들이 도입되고 있다.

• FFN이 트랜스포머 기반 모델과 결합되면서 기존의 FFN 구조가 변화하고 있다. 대표적으로 Gated Linear Unit(GLU), Swiglu, Feed Forward Network with Attention Mechanism 등이 도입되면서 FFN이 단순한 선형 변환 구조를 넘어 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 진화하고 있다. 최근 연구에서는 FFN의 연산을 비선형적으로 변환하는 방법을 적용하여 트랜스포머 모델의 성능을 높이는 연구가 활발히 진행 중이다.

• FFN의 생물학적 영감을 받은 연구들도 등장하고 있다. 인간 두뇌의 신경망을 모방하여 신경망이 더욱 효율적으로 작동할 수 있도록 설계하는 연구들이 진행 중이며, 특히 뇌의 시냅스 가중치 조절 방식을 모방한 동적인 가중치 조절 기법이나, 뉴런의 발화 패턴을 적용한 비선형 활성화 기법 등이 개발되고 있다. 이러한 연구들은 FFN을 더욱 효율적으로 개선하는 데 기여하고 있으며, 미래의 신경망 모델에서 더욱 정교한 구조로 발전할 가능성이 높다.

참고자료

• 〈순방향 신경망〉, 《AI 용어사전》

같이 보기

• 순전파
• 인공신경망

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