Back Propagation(역전파)

Back Propagation(역전파)은 인공신경망에서 학습 알고리즘 중 하나로, 출력값과 지도 데이터(정답) 사이의 오차를 이용하여 역방향으로 각 층의 가중치를 조정하여 최적의 가중치를 찾는 알고리즘입니다.

Back Propagation은 다음과 같은 과정으로 이루어집니다.

1 순전파 (Forward Propagation)

입력 데이터를 입력층으로 받아서 순차적으로 은닉층을 거쳐 출력층까지 연산하여 출력값을 계산합니다.
2 오차 계산 (Error Calculation)

출력값과 지도 데이터(정답) 사이의 오차를 계산합니다.
3 역전파 (Back Propagation)

출력층에서부터 시작해서, 각 층의 가중치가 오차에 미치는 영향을 계산합니다.
이를 이용하여, 가중치를 조정합니다. 즉, 기울기(gradient)를 구하여, 경사 하강법(Gradient Descent)을 이용하여 가중치를 업데이트합니다.
4.2~3 과정을 반복 (Iteration)

이 과정을 여러번 반복하여 최적의 가중치를 찾습니다.
Back Propagation 알고리즘을 이용하여 인공신경망을 학습시키면, 입력 데이터와 지도 데이터를 이용하여 최적의 가중치를 찾아내어, 새로운 입력 데이터에 대해 정확한 출력 값을 예측할 수 있습니다.

이처럼

역전파(Back Propagation)는 신경망(Neural Network)의 가중치(Weight)를 효과적으로 조정하기 위한 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 주어진 입력값에 대한 출력값과 실제값 간의 차이(오차)를 최소화하기 위해 사용됩니다.

이를 예시로 설명하자면, 남녀의 눈 색깔, 키, 머리 색깔 등을 입력값으로 사용하여 그 사람이 남성인지 여성인지를 분류하는 신경망 모델을 학습한다고 가정해봅시다. 이 모델은 입력값을 받아 출력값으로 남성인지 여성인지를 분류합니다.

역전파는 이 모델이 분류한 결과와 실제 결과 간의 차이(오차)를 계산하고, 이 오차가 가중치를 조정하는 데 어떤 영향을 미치는지를 파악합니다. 가중치를 조정하는 과정에서는 출력층에서 입력층으로 거꾸로 이동하며, 각 층의 노드에 해당하는 가중치를 업데이트합니다. 이렇게 업데이트된 가중치를 사용하여 다시 입력값에 대한 출력값을 계산하고, 오차를 줄이는 방향으로 학습을 진행합니다.

이렇게 반복적으로 학습을 진행하면, 모델은 입력값에 대해 정확한 분류 결과를 출력할 수 있게 됩니다. 이러한 방식으로 역전파 알고리즘을 이용하여 신경망 모델을 학습시킬 수 있습니다.