[딥러닝] Drop-out의 개념

"Dropout"은 신경망을 훈련시킬 때 과적합(overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 이 방법은 Geoffrey Hinton과 그의 동료들에 의해 제안되었으며, 신경망의 학습 과정에서 일부 뉴런을 임의로 비활성화(즉, "빼놓음")함으로써 모델의 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.

Dropout의 기본 원리와 작동 방식은 다음과 같습니다:

1. 임의 비활성화: 학습 과정에서 각각의 순전파 단계마다, 각 뉴런은 주어진 확률 ( p ) (일반적으로 0.5)에 따라 비활성화됩니다. 이는 해당 뉴런의 출력을 0으로 설정하는 것과 같습니다.

2. 과적합 방지: 이 방식으로, 모델은 특정 뉴런의 존재에 지나치게 의존하는 것을 방지하고, 데이터의 다양한 특징을 학습하도록 유도됩니다. 이는 모델이 더 일반화된 패턴을 학습하게 하여, 새로운, 보지 못한 데이터에 대해 더 잘 예측하도록 돕습니다.

3. 테스트 시의 동작: 테스트(또는 추론) 시에는 모든 뉴런이 활성화되며, 각 뉴런의 출력은 학습 시 설정된 dropout 확률을 반영하여 조정됩니다. 예를 들어, ( p = 0.5 )로 설정된 경우, 테스트 시 각 뉴런의 출력은 0.5배로 조정됩니다. 이는 학습 시에 비활성화되었던 뉴런들을 "평균화"하는 효과를 줍니다.

4. 네트워크 앙상블 효과: Dropout은 마치 여러 다른 신경망 구조들을 평균내는 것과 유사한 효과를 내어, 성능 향상에 기여합니다.

Dropout은 특히 큰 신경망에서 과적합을 줄이는 데 매우 효과적인 기법으로 널리 사용됩니다. 그러나, 이를 사용할 때는 dropout 비율 ( p )의 선택이 중요하며, 너무 높거나 낮은 값을 선택하면 네트워크 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.