RNN 학습이 어려운 이유 및 해결책

그래디언트 소실(Vanishing Gradient) 문제: RNN 학습 시, 시간 단계가 길어질수록 역전파를 통해 전달되는 그래디언트가 급격하게 작아지거나 커질 수 있습니다.

 

좀 더 자세하게 설명하자면 

 

1. 연쇄 법칙(Chain Rule)에 의한 그래디언트 계산: RNN은 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 통해 가중치를 업데이트합니다. 이때 그래디언트는 연쇄 법칙에 따라 연속적으로 곱해집니다. 만약 활성화 함수의 미분값이 1보다 작다면, 시간 단계가 길어질수록 그래디언트가 지수적(exponential)으로 감소하게 됩니다. 이로 인해 긴 시퀀스에서 발생하는 그래디언트 소실 문제가 발생합니다.

2. 활성화 함수의 특성: 시그모이드(sigmoid)와 하이퍼볼릭 탄젠트(tanh)와 같은 일반적인 활성화 함수는 미분값이 1보다 작습니다. 따라서 이러한 함수를 사용하는 RNN에서 그래디언트 소실 문제가 발생할 가능성이 높습니다.

 

그 결과, 일부 가중치는 거의 업데이트되지 않아 학습이 어려워집니다. 이 문제를 해결하기 위한 방법들은 다음과 같습니다.

LSTM(Long Short-Term Memory) 또는 GRU(Gated Recurrent Unit) 사용: 게이트 메커니즘을 사용하여 정보의 흐름을 제어하고, 그래디언트 소실 문제를 완화합니다.
Gradient Clipping: 그래디언트의 크기가 일정 임계값을 초과하지 않도록 제한하여, 그래디언트 폭발 문제를 해결합니다.
긴 시퀀스 학습의 어려움: 긴 시퀀스 데이터를 학습할 때, RNN이 장기 의존성(Long-Term Dependencies)을 포착하는 데 어려움을 겪습니다. 이를 해결하기 위한 방법들은 다음과 같습니다.

Attention Mechanism 사용: 인코더의 모든 출력에 가중치를 부여하여, 중요한 정보에 집중할 수 있게 하여 장기 의존성을 더 잘 포착할 수 있게 합니다.
Curriculum Learning: 먼저 짧은 시퀀스로 학습을 시작하여 모델이 기본적인 패턴을 학습한 뒤, 점진적으로 긴 시퀀스로 학습 범위를 확장하는 방식입니다.
학습 데이터의 불균형: 시퀀스 데이터에서 일부 클래스 또는 시퀀스 패턴이 매우 드물게 나타날 수 있습니다. 이 경우, RNN이 해당 패턴을 학습하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위한 방법들은 다음과 같습니다.

데이터 확장(Data Augmentation): 기존 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성하거나, 미니배치에 다양한 패턴을 골고루 포함시키는 방식입니다.
손실 함수 변경: 클래스 불균형을 보상하는 손실 함수를 사용하여, 드문 클래스에 대한 학습을강화할 수 있습니다. 예를 들어, Focal Loss와 같은 손실 함수를 사용하면, 소수 클래스에 대해 더 큰 가중치를 부여하여 학습에 집중할 수 있습니다.

최적화 알고리즘과 학습률 조절: RNN 학습에 적합한 최적화 알고리즘과 적절한 학습률을 선택하는 것이 중요합니다. 일반적인 방법들은 다음과 같습니다.

Adam, RMSProp 등의 적응형 학습률 알고리즘 사용: 이들 알고리즘은 각 매개변수에 대해 독립적으로 학습률을 조정하여, RNN 학습에 도움이 됩니다.
학습률 스케줄링(Learning Rate Scheduling): 학습이 진행됨에 따라 학습률을 점진적으로 감소시키는 방법으로, RNN의 학습 안정성을 높입니다.
배치 정규화(Batch Normalization) 및 드롭아웃(Dropout) 사용: RNN의 학습 과정에서 과적합(Overfitting)을 방지하고 일반화 성능을 향상시키는 방법들입니다.

배치 정규화: 각 층의 입력 분포를 정규화하여 학습 속도를 높이고, 과적합을 방지합니다. RNN에서는 시간 단계별로 적용되는 순환 배치 정규화(Recurrent Batch Normalization)를 사용할 수 있습니다.
드롭아웃: 학습 과정에서 무작위로 뉴런을 제거하여, 네트워크가 과적합되는 것을 방지합니다. RNN에서는 순환 드롭아웃(Recurrent Dropout)을 사용하여 시간 단계별로 드롭아웃을 적용할 수 있습니다.

이와 같은 방법들을 사용하여 RNN의 학습 어려움을 완화시키고, 더 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 실제 상황에서는 이러한 방법들을 적절히 조합하여 사용하여 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.