뉴럴 네트워크를 위한 이미지의 픽셀 값 스케일 조정의 중요성

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Updated on Feb 12,2024

뉴럴 네트워크를 위한 이미지의 픽셀 값 스케일 조정의 중요성

뉴럴 네트워크에서 이미지의 픽셀 값 스케일 조정이 중요한 이유를 알아보겠습니다. 픽셀 값 스케일 조정을 하지 않았을 때의 영향을 확인하기 위해 간단한 예제를 사용하겠습니다. 패션 MNIST 데이터셋을 사용하여 이미지의 분류를 예측하는 간단한 뉴럴 네트워크를 구성하겠습니다.

✨ 스케일 조정을 하지 않을 때의 효과

첫 번째 예제에서는 데이터의 스케일을 조정하지 않고 원래의 픽셀 값으로 뉴럴 네트워크를 구성합니다. 결과는 다음과 같습니다. 첫 번째 에포크의 정확도는 11%로 매우 낮지만 에포크 수가 증가함에 따라 정확도가 조금씩 향상됩니다. 그러나 다섯 번의 에포크 후에도 정확도는 17.5%에 불과합니다. 이는 매우 낮은 정확도로 예측이 거의 불가능한 수준입니다.

📚 데이터셋 준비

다음으로 데이터셋을 준비합니다. Fashion MNIST 데이터셋을 사용하며, 해상도 조정을 위해 픽셀 값을 255로 나누는 스케일링 작업을 수행합니다. 이 작업을 통해 픽셀 값의 범위를 0과 1 사이로 조정할 수 있습니다.

🏭 모델 구성

데이터셋을 준비한 후에는 뉴럴 네트워크 모델을 구성합니다. 간단한 선형 레이어와 ReLU 함수를 사용한 모델을 구성하겠습니다. 이렇게 구성된 모델은 입력 데이터를 받아 예측을 수행하고 손실 함수를 계산하여 배치별로 학습을 진행합니다.

📖 모델 학습

학습 단계에서는 주어진 에포크 수에 따라 모델을 학습시키고 정확도와 손실 값을 계산합니다. 이를 시각화하여 에포크별로 손실 값과 정확도의 변화를 관찰할 수 있습니다.

📊 결과 분석

스케일 조정을 하지 않았을 때와 스케일 조정을 한 후의 결과를 비교해보면, 스케일 조정을 통해 정확도가 약 86%로 개선되었음을 확인할 수 있습니다. 입력 데이터의 스케일을 조정함으로써 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

🧮 스케일 조정의 수학적 이해

이제 스케일 조정이 어떻게 활성화 함수의 계산에 영향을 주는지, 그리고 스케일 조정의 수학원리에 대해 알아보겠습니다. 시그모이드 함수의 계산식은 다음과 같습니다:

$$\text{{시그모이드 값}} = \frac{1}{1 + e^{-\text{{입력}} \times \text{{가중치}}}}$$

여기서 가중치는 일정하게 유지되는 값이고, 입력 값이 변동함에 따라 시그모이드 값이 어떻게 변화하는지 관찰해보겠습니다.

📝 시그모이드 함수의 값 계산

입력 값을 스케일 조정하지 않았을 때와 스케일 조정한 후의 결과를 비교해보면, 입력 값이 작을 때 시그모이드 값이 크게 변화하는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 스케일 조정을 통해 더 부드러운 시그모이드 값의 변화를 관찰할 수 있음을 의미합니다.

⚡ 스케일 조정의 중요성

데이터셋의 입력 값을 스케일 조정하면, 작은 범위의 값으로 변환되어 뉴럴 네트워크 학습에 도움이 됩니다. 이렇게 하면 더 나은 모델 정확도를 달성할 수 있습니다. 스케일 조정은 대부분의 뉴럴 네트워크 모델링에서 중요한 과정이므로 항상 고려해야 합니다.

👉 결론

이 글에서는 이미지의 픽셀 값 스케일 조정이 뉴럴 네트워크 학습에 미치는 영향을 알아보았습니다. 스케일 조정을 하지 않았을 때에는 모델의 성능이 매우 낮았지만, 입력 데이터를 스케일 조정한 후에는 모델의 성능이 크게 향상되었습니다. 이를 통해 데이터의 스케일 조정이 중요한 역할을 한다는 것을 확인할 수 있었습니다.