완전 합성곱 신경망에서 가중치 초기화 적용

완전 컨벌루션 신경망(FCN)에서는 기본적으로 각 레이어마다 무작위 가중치 초기화가 있습니다. 그리고 주목해야 할 두 가지 사항이 있습니다:

완전 컨볼루셔널 신경망(FCN)은 역전파 중에 0을 가중치로 사용하지 않습니다. 왜냐하면 중간 레이어의 기울기 dL/dX를 계산할 때 가중치를 0으로 설정하면 기울기가 0이 되어 네트워크 업데이트에 실패하기 때문입니다. 따라서 FCN은 일반적으로 경사도의 효율적인 계산 및 업데이트를 보장하기 위해 0이 아닌 가중치를 사용합니다.

완전 컨벌루션 신경망(FCN)의 모든 가중치를 초기화하기 위해 단일 상수를 사용하지 않으려면 좀 더 복잡한 방법을 사용할 수 있습니다. 일반적인 접근 방식은 가중치를 임의의 소수 값으로 초기화하는 임의 초기화를 사용하는 것입니다. 이러한 방식으로 각 뉴런은 훈련 과정에서 서로 다른 초기 값을 가지게 되어 네트워크 가중치에 더 풍부한 구조를 제공합니다. 또 다른 방법은 사전 훈련된 가중치를 사용하는 것, 즉 다른 작업에 대해 훈련된 가중치를 초기값으로 사용하는 것입니다. 이는 이전 지식을 사용하여 네트워크의 훈련 프로세스 속도를 높일 수 있습니다. 이러한 방법을 조합하여 사용하면 입력 데이터의 복잡한 분포를 더 잘 이해하고 네트워크 성능을 향상시킬 수 있습니다.

tanh를 예로 들어 손실 함수도 있습니다. tanh를 활성화 함수로 사용하는 경우 가중치 초기화에 주의해야 합니다. 가중치가 너무 크게 초기화되면 네트워크의 각 계층의 출력이 점차 1 또는 -1에 가까워집니다. 그러나 가중치가 너무 작게 초기화되면 각 레이어의 출력이 점차 0에 가까워집니다. 두 상황 모두 Vanishing Gradient 문제로 이어질 수 있습니다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서는 적절한 가중치 초기화 방법이 필요하다.

이 문제를 해결하려면 각 레이어의 가중치를 초기화하여 변경 사항을 유지하는 방법이 있기를 바랍니다. 간단히 말해서, 우리는 각 레이어의 입력 변화가 출력 변화와 일치하는지 확인하고 싶습니다.

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