신경망 학습 과정 시각화 인터랙티브 데모 공개

요약

신경망이 서로 다른 함수를 학습하는 과정을 시각적으로 확인하기 위한 인터랙티브 데모가 공개되었다. ReLU 활성화 함수를 사용하는 완전 연결 신경망(Fully-connected network)은 조각별 선형 함수(piecewise linear function)를 생성한다. 단일 은닉층 신경망의 경우 생성 가능한 최대 세그먼트 수는 '층의 너비 + 1'로 결정되며, 예를 들어 너비 3인 경우 최대 4개의 세그먼트가 만들어진다. 은닉층을 추가할 경우 각 층의 최대 세그먼트 수가 곱해지는 방식으로 증가하여, '3 3' 구조는 최대 16개(4x4)의 세그먼트를 생성할 수 있다. 다만, 실제 학습 후에는 신경망이 이론상의 최대 세그먼트 수에 도달하는 경우가 드물다는 점도 확인할 수 있다. 상세한 데모는 루크 살라몬(Luke Salamone)의 블로그에서 직접 체험 가능하다.

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