베이지안 심층 신경망
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베이지안 심층 신경망(Bayesian Deep Neural Network, BNN 또는 Bayesian Deep Learning)은 전통적 인공신경망의 가중치 및 매개변수(parameter)를 고정값이 아닌 확률분포로 모델링하여, 예측의 불확실성까지 함께 고려할 수 있는 심층 신경망 모델이다.
개념 및 동기[편집 | 원본 편집]
- 전통적 신경망은 학습 후 각 가중치가 고정된 값으로 결정되지만, 베이지안 심층 신경망에서는 각 가중치가 사전(prior) 분포을 갖고, 관측 데이터를 통해 사후(posterior) 분포로 갱신된다 [1]
- 이렇게 하면 모델은 예측뿐 아니라 예측의 불확실성(uncertainty) 을 정량화할 수 있다 [2]
- 과적합(overfitting) 문제를 완화하고, 소수 데이터 환경에서도 보다 견고한 일반화 성능을 기대할 수 있다.
구조 및 수학적 기초[편집 | 원본 편집]
- BNN에서는 입력 \( x \) 에 대해 출력 \( y \) 의 사후 분포을 구하려 한다:
\[ p(y \mid x, \mathcal{D}) = \int p(y \mid x, \theta)\, p(\theta \mid \mathcal{D}) \, d\theta \]
- 여기서 \( \theta \) 는 신경망의 모든 가중치 및 매개변수이다. [3]
- 하지만 사후 분포 \( p(\theta \mid \mathcal{D}) \)는 일반적으로 계산이 불가능하므로, 다양한 근사 방법이 사용된다:
- 변분 추론 (Variational Inference)
- 사후 분포을 근사 분포 \( q(\theta) \) 로 대체하고, KL 발산을 최소화하는 방식 [4]
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
- 샘플링 기반 방식으로 사후 분포를 근사하는 방법
- 드롭아웃 기반 근사
- 드롭아웃(dropout)을 사전 확률적 표현으로 해석하는 방식이 BNN 근사 방법으로 사용되기도 한다 [5]
장점과 한계[편집 | 원본 편집]
장점[편집 | 원본 편집]
- 예측의 불확실성을 제공하므로, 고위험 응용(예: 의료, 자율 주행)에서 유용
- 과적합 완화 효과
- 소량 데이터 환경에서도 더 강건한 일반화 가능성
한계[편집 | 원본 편집]
- 근사 방법의 선택과 복잡성에 민감
- 연산 비용이 매우 높고 확장성 제약
- 깊은 네트워크 또는 복잡한 구조에서는 사후 추론이 매우 어렵다
응용 사례 및 연구 동향[편집 | 원본 편집]
- 뇌 영상 영상 처리 및 의료 영상 분할에 Bayesian DNN을 적용한 연구가 있다 [6]
- 대규모 AI 모델과 Bayesian Deep Learning을 통합하려는 시도도 활발히 이루어지고 있다 [7]
같이 보기[편집 | 원본 편집]
참고 문헌[편집 | 원본 편집]
각주[편집 | 원본 편집]
- ↑ A Primer on Bayesian Neural Networks: Review and Debates, arXiv
- ↑ Hands-on Bayesian Neural Networks – A Tutorial for Deep Learning, arXiv
- ↑ Bayesian Neural Networks tutorial
- ↑ Variational Inference to Measure Model Uncertainty in Deep Neural Networks, arXiv
- ↑ Chapter on Bayesian Deep Learning
- ↑ Knowing what you know in brain segmentation using Bayesian deep neural networks, arXiv
- ↑ Bayesian Deep Learning is Needed in the Age of Large-Scale AI, arXiv
