순전파와 역전파 – 딥러닝 학습의 핵심 알고리즘

순전파 사진


딥러닝을 처음 공부할 당시, 인공신경망의 구조와 학습 원리를 어느 정도 이해했다고 생각했지만, ‘순전파’와 ‘역전파’라는 개념이 등장하자 혼란스러움을 느꼈던 기억이 납니다. 단어 자체는 익숙했지만 실제로 계산이 어떻게 이뤄지는지, 그리고 학습 과정에서 어떤 역할을 하는지를 명확히 이해하지 못하고 넘어갔던 시기가 있었습니다. 이후 손으로 계산 과정을 직접 따라 해보며 순전파와 역전파가 딥러닝 학습에서 핵심적인 역할을 한다는 사실을 깨달았습니다. 이번 글에서는 이 두 알고리즘이 신경망에서 어떻게 작동하며, 서로 어떤 관계를 맺고 있는지 단계별로 정리해 보겠습니다.

순전파 – 입력에서 출력까지의 정보 흐름

순전파(forward propagation)는 신경망이 입력 데이터를 받아 출력값을 생성하는 방향의 계산 흐름을 의미합니다. 입력층에서부터 시작해 각 은닉층을 거쳐 출력층에 도달할 때까지, 데이터는 뉴런을 통과하며 가중치와 편향, 활성화 함수에 의해 변환됩니다.

각 뉴런에서는 이전 층의 출력값에 가중치를 곱하고 편향을 더한 후, 비선형 활성화 함수를 적용하여 다음 층으로 값을 전달합니다. 이 과정을 수식으로 표현하면 다음과 같습니다. z = w·x + b a = f(z)

여기서 x는 입력값, w는 가중치, b는 편향, z는 선형 결합 결과, f는 활성화 함수, a는 출력값입니다. 이러한 연산이 층마다 반복되어 최종 출력층에서 예측 결과를 도출하게 됩니다. 예측값이 나온 후에는 손실 함수(loss function)를 통해 실제 정답과의 차이를 계산하며, 이는 다음 단계인 역전파에 활용됩니다.

순전파의 목적은 단순히 예측을 위한 연산 수행에만 있는 것이 아닙니다. 손실 함수 계산을 위한 중간 결과들을 저장해 두는 과정이기도 하며, 이 값들은 역전파 단계에서 그래디언트를 계산할 때 필수적으로 사용됩니다. 따라서 순전파는 예측과 학습을 위한 기반 역할을 모두 수행한다고 볼 수 있습니다.

역전파 – 오차를 따라 가중치 조정하기

역전파(backpropagation)는 신경망의 출력에서부터 입력 방향으로 오차를 전파하며, 각 가중치를 조정하기 위해 기울기(그래디언트)를 계산하는 알고리즘입니다. 이 과정은 경사 하강법(gradient descent)과 함께 신경망 학습의 핵심을 이루며, 딥러닝 모델이 데이터에 적합한 파라미터를 찾아가는 데 결정적인 역할을 합니다.

역전파는 체인 룰(chain rule)을 기반으로 각 층의 출력에 대한 손실 함수의 변화량을 계산합니다. 구체적으로는 출력층부터 시작해 각 은닉층을 역방향으로 따라가며, 각 가중치가 손실 함수에 얼마나 영향을 미치는지를 계산하여 그에 따라 가중치를 업데이트합니다.

계산 과정은 다음과 같은 단계로 요약됩니다. 1. 손실 함수의 오차를 계산한다. 2. 출력층의 활성화 함수의 도함수를 계산한다. 3. 이전 층으로 이동하면서 체인 룰을 사용해 오차를 전파한다. 4. 각 층의 가중치에 대한 기울기를 계산하고, 이를 이용해 가중치를 업데이트한다.

이러한 역전파 과정은 학습률이라는 하이퍼파라미터에 따라 가중치가 조정되는 정도가 결정됩니다. 학습률이 너무 크면 발산할 수 있고, 너무 작으면 학습이 느려지거나 수렴하지 않을 수 있습니다. 따라서 적절한 학습률 설정도 학습 성공의 중요한 요소입니다.

역전파는 복잡한 수식을 포함하고 있지만, 자동 미분(autograd) 기술이 발전하면서 대부분의 딥러닝 프레임워크에서는 내부적으로 이 과정을 자동으로 처리해줍니다. 그러나 기초적인 원리를 이해하고 있어야 문제 발생 시 원인을 파악하거나 모델을 세밀하게 조정할 수 있습니다.

순전파와 역전파의 통합 – 학습의 완성

딥러닝 모델 학습은 순전파와 역전파의 반복적인 수행을 통해 이루어집니다. 하나의 학습 단계(에폭)는 다음과 같은 구조를 따릅니다. 1. 입력 데이터를 순전파하여 예측값을 계산한다. 2. 손실 함수를 통해 예측값과 실제값의 차이를 계산한다. 3. 역전파를 통해 오차를 전파하고, 가중치의 그래디언트를 계산한다. 4. 계산된 그래디언트를 이용해 가중치를 업데이트한다.

이 과정을 수천, 수만 번 반복하면서 신경망은 점차 정답에 가까운 예측을 하게 됩니다. 순전파는 예측과 평가를 위한 단계이고, 역전파는 학습과 수정의 단계로 볼 수 있습니다. 두 알고리즘은 서로 보완적이며, 함께 작동해야 신경망이 제대로 학습될 수 있습니다.

실제로 제가 참여했던 이미지 분류 프로젝트에서는 초기에는 모델이 잘 학습되지 않아 성능이 낮았지만, 학습률과 손실 함수, 가중치 초기화 방식을 조정한 후 순전파와 역전파가 제대로 작동하면서 성능이 눈에 띄게 향상되었습니다. 이러한 경험은 학습 메커니즘에 대한 이해가 실제 모델 성능과 직결된다는 점을 일깨워 주었습니다.

결론 – 딥러닝의 동작 원리를 이루는 두 축

순전파와 역전파는 딥러닝의 학습 과정을 구성하는 양대 축으로, 각각 입력에서 출력까지의 계산 흐름과 오차를 통한 가중치 조정을 담당합니다. 이 두 알고리즘이 함께 작동함으로써 신경망은 데이터로부터 점점 더 정확한 예측을 할 수 있도록 발전합니다.

표면적으로는 복잡한 연산과 수학적 개념이 많아 보이지만, 구조적으로는 입력을 예측하고 오차를 수정해가는 반복 과정이라는 점에서 비교적 단순한 원리를 따릅니다. 중요한 것은 이 메커니즘을 정확히 이해하고, 실제 모델 설계와 튜닝 과정에 이를 반영할 수 있는 실전 감각을 갖추는 것입니다.

딥러닝을 더 깊이 있게 이해하고 싶은 학습자라면, 순전파와 역전파의 작동 원리를 이론뿐만 아니라 간단한 예제 코드나 수식 계산을 통해 직접 경험해 보는 것을 추천드립니다. 그것이야말로 이 강력한 기술의 본질에 한 걸음 더 가까이 다가가는 길입니다.

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