신경망을 훈련시키려면 각 가중치를 어떻게 조정해야 하는지 알아야 합니다. 역전파는 바로 이 계산을 수행합니다. 역전파는 미적분학의 연쇄 법칙을 적용하여 출력 계층에서 발생한 오류를 네트워크를 통해 역방향으로 전파하고, 그 과정에서 모든 가중치에 기울기를 할당합니다.
이 알고리즘은 두 단계로 작동합니다. 순방향 단계에서는 예측값과 손실을 계산하고, 역방향 단계에서는 각 매개변수에 대한 기울기를 계산합니다. 그런 다음 확률적 경사 하강법과 같은 최적화 알고리즘이 손실을 줄이는 방향으로 가중치를 업데이트합니다.
주요 단계
- 모든 레이어를 통과하는 순방향 패스
- 목표 대비 손실 계산
- 연쇄 법칙을 적용한 역방향 전달
- 기울기를 사용하여 가중치를 업데이트합니다.
이 기술은 1980년대에 널리 알려졌으며, 더 빠른 하드웨어와 더 나은 활성화 함수와 결합될 때 딥러닝을 실용화하는 데 기여했습니다. 이 기술이 없었다면 다층 신경망을 훈련하려면 가중치 공간에 대한 비효율적인 탐색 작업이 필요했을 것입니다.
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