딥러닝의 순전파랑 역전파, ㅋ 좀더 이해가 필요해 ㅎ

딥러닝이 뭔가 똑똑해지려면, 즉 공부를 하려면 두 가지 중요한 과정이 필요해.

바로 순전파(Forward Propagation)랑 역전파(Backpropagation)라는 건데,

이름만 보면 어렵게 느껴질 수도 있지만, 실제로는 우리가 일상에서 자주 겪는 상황으로 비유로 난 약간 이해했어..

 

순전파가 뭐냐면…

순전파는 입력된 정보를 바탕으로 결과(예측)를 만들어내는 과정이야.

예를 들어서, 너가 시험 문제를 푼다고 생각해봐. 문제(입력)를 보고 머릿속으로 생각(계산)해서 답(출력)을 내는 거지.

좀 더 자세히 보면

1. 어떤 정보를 딥러닝 모델에 넣어
2. 그 정보는 여러 층(계산 과정)을 지나가면서
3. 각 단계마다 가중치랑 편향 같은 계산을 통해 변화돼
4. 마지막에는 하나의 예측 결과가 나와 (예: 이 사진은 고양이야!)

예시로 쉽게!

손글씨 숫자 이미지를 보고 숫자를 맞히는 모델을 예로 들어볼게.

• 입력: 28×28 크기의 숫자 이미지
• 첫 번째 계산 단계: 이미지 속 선이나 점 같은 기본 특징들을 파악
• 두 번째 계산 단계: 숫자 모양을 더 뚜렷하게 인식
• 마지막 단계: 이건 '5'일 확률이 높네 → 결과: '5'

이렇게 입력부터 출력을 만들어내는 일방향 흐름이 바로 순전파야.

 

그럼 역전파는 뭔데?

역전파는 예측이 얼마나 틀렸는지 확인하고, 그걸 바탕으로 모델이 스스로 고치는 과정이야. 시험 보고 나서 틀린 문제를 보고 "아 여긴 내가 헷갈렸구나" 하면서 오답노트 정리하는 거랑 비슷해.

왜 필요하냐면

딥러닝 모델은 아주 많은 계산 단계를 가지고 있어서, 뭐가 잘못됐는지를 하나하나 짚어보지 않으면 어디서 문제가 생겼는지 알 수 없어. 역전파 덕분에 모델이 스스로 “여기 계산이 틀렸구나” 하고 거슬러 올라가면서 공부하게 되는 거지.

구체적인 과정은 이래

1. 순전파로 결과를 먼저 계산해
2. 결과랑 실제 정답이 얼마나 다른지 비교해 (손실 계산)
3. 그 차이를 가지고 각 계산 단계를 거꾸로 거슬러 올라가면서
4. 어디서 문제가 있었는지를 체크해
5. 그걸 바탕으로 각 계산 단계에 있는 ‘가중치’들을 조금씩 바꿔줘

이렇게 하면 다음엔 같은 실수를 덜 하겠지?

 

연쇄법칙? 그건 뭐야?

이건 수학 개념인데, 복잡한 계산을 쉽게 나눠서 처리하는 방법이야.

예를 들어, A → B → C로 계산이 이어질 때, 전체 변화량을 계산하려면 A에서 C로 바로 계산하는 게 아니라 A에서 B, B에서 C로 나눠서 하는 게 더 쉬워. 역전파가 바로 이걸 활용해서 계산을 해.

 

전체 흐름은 이렇게 돼

1. 입력 데이터를 넣어 (예: 손글씨 이미지)
2. 순전파로 결과를 예측해 (예: 숫자 3일 확률 80%)
3. 예측이 실제랑 얼마나 다른지 계산해
4. 그 차이를 기반으로 역전파 실행
5. 계산된 걸로 모델 내부 가중치를 수정
6. 이 과정을 여러 번 반복하면서 점점 더 똑똑해져

 

요리로 비유하면?

• 순전파는 요리 과정이야. 재료(입력)를 넣고 조리해서 음식(출력)을 만드는 거지.
• 역전파는 요리를 먹어봤는데 맛이 없을 때, "어디서 잘못됐지?" 하고 원인을 찾는 거야. "아, 소금을 너무 많이 넣었네!" → 다음엔 조절하는 거지.

 

덤: 배치랑 경사하강법이 뭐냐면

• 배치는 한꺼번에 여러 데이터를 묶어서 학습하는 거야. 이렇게 하면 모델이 더 안정적으로 배운대.
• 경사하강법은 쉽게 말해서 ‘틀린 정도’를 줄이기 위해서, 가중치를 조금씩 조정하는 방법이야. 한 번에 많이 바꾸면 위험하니까 조금씩, 조심스럽게 내려가는 거지.

 

결론!

• 순전파는 “이게 정답 아닐까?” 하면서 결과를 내는 과정
• 역전파는 “헉, 틀렸네! 어디서 잘못됐지?” 하면서 스스로 고치는 과정

이 두 가지를 반복하면서 딥러닝 모델은 점점 더 정답에 가까운 예측을 할 수 있게 되는 거야.
결국 딥러닝도 사람처럼 "풀고 틀리고 다시 배우는" 반복 학습을 하는 거지.