Bump 형 활성화함수의 모델복잡도 및 데이터셋 크기와의 관계성 연구

Q: 이 논문에서 정의한 활성화함수란 무엇인가?

활성화함수는 딥러닝 모델 구조에 비선형성을 추가하여 모델의 표현력을 높이는 역할을 한다. 특히 ReLU는 순전파 시 비선형성을 제공하며 역전파 시 기울기 소실을 완화한다. GeLU, Swish, Mish 등은 Bump형을 강화하여 non-monotonic feature를 활용, ReLU보다 향상된 성능을 이끌어내는 함수이다.

Q: 모델의 복잡성과 데이터셋 크기가 활성화 함수 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 데이터셋의 규모가 커지고 모델의 복잡성이 증가할수록 비선형성이 강한 활성화 함수를 사용하는 것이 더 좋은 성능을 도출한다. 특히 CIFAR100과 같은 대규모 데이터셋에서는 Mish와 같이 깊은 Bump를 갖는 활성화 함수가 복잡한 모델에서 높은 성능을 보였다.

임형찬; 황태욱; 정상근

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 임형찬 (충남대학교) 황태욱 (충남대학교) 정상근 (충남대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.12

수록면: 606 - 608 (3page)

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딥러닝 모델의 성능향상을 위해서는 데이터셋과 모델의 구성이 섬세해야하며, 추가적인 모델 성능의 향상을 위해 활성화함수와 같은 세부적 기술들에 대한 많은 연구가 필요하다. 특히 비 선형 활성화 함수는 모델구조에 비선형성을 추가하는 역할을 한다. 대표적으로 ReLU(Rectified Linear Unit)는 순전파시 비선형성을 제공하면서도 기울기가 0 또는 1이기 때문에 역전파시 기 울기 소실을 완화한다. 또한 GeLU, Swish, Mish 등은 Bump형을 강화시키면서도 ... 전체 초록 보기

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