728x90 RESIDUAL_CONNECTION1 [PYTHON] Gradient Vanishing/Exploding 문제를 해결하는 2가지 구조적 방법과 7가지 실전 패턴 인공신경망이 깊어질수록 우리는 더 강력한 표현력을 기대하지만, 실제로는 그래디언트 소실(Gradient Vanishing)이나 폭주(Exploding)라는 거대한 장벽에 가로막히곤 합니다. 역전파(Backpropagation) 과정에서 미분값이 층을 거듭하며 곱해질 때, 이 값이 0으로 수렴하거나 무한대로 발산하면서 학습이 불가능해지는 현상입니다. 파이썬(Python) 기반의 현대 딥러닝 설계에서는 이를 해결하기 위해 단순한 활성화 함수 변경을 넘어 구조적 혁신을 도입했습니다. 본 포스팅에서는 Batch Normalization(배치 정규화)과 Residual Connection(잔차 연결)이 어떻게 수학적으로 그래디언트의 흐름을 보호하는지 분석하고, 실무에서 즉시 적용 가능한 7가지 고도화된 구현 예시.. 2026. 4. 18. 이전 1 다음 728x90
