드롭아웃

Drop-out; Dropout

드롭아웃(은 딥러닝 신경망 학습 과정에서 오버피팅(overfitting)을 방지하기 위해 학습 시 일부 뉴런(노드)을 임의로 비활성화하는 정규화 기법이다. 2014년 Geoffrey Hinton 등이 제안하였으며, 신경망의 일반화 성능을 높이는 데 널리 사용된다.

개요

드롭아웃은 학습 과정에서 임의의 뉴런을 확률적으로 제거(drop)하여 신경망이 특정 뉴런에 의존하지 않도록 만드는 방법이다. 이 방식은 여러 작은 모델이 동시에 학습되는 것과 유사한 효과를 주며, 결과적으로 모델의 일반화 성능을 향상시킨다. 일반적으로 은닉층의 뉴런 중 일정 비율(p ≈ 0.5)을 드롭시키며, 테스트 시에는 전체 뉴런을 사용하되 가중치를 확률 p에 맞게 조정한다.

드롭아웃의 목적

목적 구분	설명
과적합 문제 해결	신경망이 너무 복잡하여 학습 데이터에 과도하게 적응하는 high variance 문제를 완화함 여러 부분 모델의 투표(Voting) 효과로 정규화(regularization)와 유사한 효과를 제공
Co-adaptation 회피	특정 뉴런이나 경로에 가중치가 집중되는 현상(co-adaptation)을 방지 다양한 뉴런 조합을 학습함으로써 강건하고 일반화된 신경망 구성 가능

동작 과정

개념도
동작	입력층 또는 은닉층의 임의 뉴런을 확률 p에 따라 제거(drop) 제거된 상태에서 순전파(forward)와 역전파(backpropagation) 학습 수행 학습 종료 후 테스트 시에는 모든 뉴런을 복원 테스트 단계에서는 각 뉴런의 출력에 확률 p를 곱하여 가중치 스케일 조정

수학적 표현

드롭아웃을 적용한 은닉층의 출력 h′는 다음과 같이 표현된다.

h′ = r ⊙ h

여기서 r은 {0, 1}의 확률 벡터(Bernoulli 분포, P(rᵢ=1)=p), ⊙는 원소별 곱(element-wise product)을 의미한다. 테스트 시에는 기대값 보정을 위해 h_test = p × h 형태로 사용한다.

장점

• 오버피팅 방지로 일반화 성능 향상
• 모델이 다양한 특징 조합을 학습하도록 유도
• 특정 뉴런의 의존성 감소로 강건한 구조 형성
• 추가적인 정규화 항 없이도 효과적인 성능 개선 가능

문제점 및 해결방안

• (문제점) : 학습 시 무작위 노드 제거로 인해 수렴 속도가 느려지고, 최적화가 불안정해질 수 있음
• (해결방안) :
  • 배치 정규화(Batch Normalization)와 병행하여 학습 안정화
  • 드롭아웃 비율(p)을 층별로 조정 (예: 입력층 0.2, 은닉층 0.5)
  • 훈련 종료 후 fine-tuning으로 정확도 보정

응용 분야

• 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 트랜스포머(Transformer) 등 다양한 구조에서 사용
• 텍스트 분류, 음성 인식, 이미지 인식, 자연어 처리 등에서 일반화 성능 개선에 기여
• 최근에는 Variational Dropout, Spatial Dropout 등 변형 기법도 연구되고 있다.

같이 보기

• 정규화 (기계학습)
• 배치 정규화
• 오버피팅
• 신경망
• 딥러닝

참고 문헌

• Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. (2014). “Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting.” *Journal of Machine Learning Research*, 15(1), 1929–1958.
• 도리의 디지털라이프