[Easy! 딥러닝] 8-3강. Loss Landscape이 꼬불꼬불 해진다?! [[ 실험 영상 포함! ]]

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  • Опубликовано: 12 янв 2025

Комментарии • 5

  • @hyukppen
    @hyukppen  4 месяца назад +2

    Skip-Connection이 무엇인지 궁금한 분들을 위해..
    영상 링크: ruclips.net/video/Fypk0ec32BU/видео.htmlsi=c7B0fi3p2yTzRvU2
    Skip-Connection은 블록을 통과하기 전의 값을 블록 통과 후에 더하는 간단한 기법입니다.
    이 기법을 적용하면, 블록의 출력이 F(x)가 아닌 x+F(x)가 됩니다.
    이에 따라 F(x)는 입력과 출력의 차이만을 학습하면 되므로, 학습이 더 쉬워집니다.
    이러한 방식을 잔차 학습(Residual Learning)이라고 하며, 이 기법을 최초로 적용한 CNN 모델을 ResNet(Residual Neural Network)이라고 부릅니다.
    ** 많은 문헌에서는 Skip-Connection이 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 제안된 것으로 설명하고 있습니다.
    그러나 이는 Skip-Connection에 관한 대표적인 오해입니다.
    Skip-Connection이 기울기 소실 문제를 완화하는 역할도 하지만, 이는 Skip-Connection의 최초 제안 목적이 아니었습니다.
    실제로, Skip-Connection은 기울기 소실 문제가 발생하지 않았음에도 불구하고 모델이 깊어질수록 Underfitting이 일어나는 문제를 해결하기 위해 제안되었습니다.
    이는 딥러닝 연구의 역사에서 중요한 전환점이었으며, 모델의 깊이와 성능 사이의 관계에 대한 우리의 이해를 크게 발전시켰습니다.
    이후 연구를 통해 Skip-Connection이 Loss Landscape 문제를 완화할 뿐만 아니라, 기울기 소실 문제 해결 등 다양한 이점을 가진다는 사실이 밝혀졌습니다.
    이러한 장점들로 인해 Skip-Connection은 현재까지도 최신 딥러닝 모델에서 광범위하게 사용되고 있습니다.
    이는 때로는 간단한 아이디어가 얼마나 강력하고 지속적인 영향을 미칠 수 있는지를 보여주는 훌륭한 예시입니다.
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    • @hyukppen
      @hyukppen  Месяц назад

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  • @읽기쉬운마음
    @읽기쉬운마음 4 месяца назад

    잘보고있습니다 ㅎㅎ

  • @highjuno
    @highjuno 4 месяца назад

    여러 블로그들을 보면 'skip connection을 통해 gradient가 앞쪽까지 더 잘 흐른다'라는 포스팅이 많던데, 이런 해석도 맞는건가요?

    • @hyukppen
      @hyukppen  4 месяца назад

      @@highjuno 그럼요 ㅎㅎ 다만, 그걸 위해 탄생한 것은 아니라는 겁니다!