[항해 플러스 AI] 1주차 WIL: 선형 회귀부터 MLP, MNIST

1. 이번 주 학습 주제 요약

이번 주는 딥러닝의 시작점이라 할 수 있는 선형 회귀(Linear Regression) 개념부터 출발하여, 이를 다층 구조로 확장한 MLP(Multi-Layer Perceptron) 모델까지 실제로 구현하며 실습을 진행했다. 특히 예측 함수, 손실 함수, gradient 계산 방식과 같은 수학적 직관도 함께 학습하면서, 단순한 구현을 넘어선 이해를 키울 수 있었다.

또한 과적합(Overfitting)을 방지하기 위한 기법들인 Dropout, Weight Decay, BatchNorm, Validation / Early Stopping 등의 핵심 개념도 함께 다뤘고, 마지막에는 MNIST 손글씨 분류를 통해 실제 학습 흐름을 구현했다.

2. 핵심 개념 정리

🔹 선형 회귀란?

가장 기본적인 예측 모델로, 입력 x에 대해 y = wx + b 형태로 결과를 예측한다. 여기서의 목표는 실제값 y와 예측값의 오차를 줄이는 w, b를 찾는 것.

• 예측 함수: pred(w, b, x)

• 손실 함수: loss(w, b, x, y)는 평균 제곱 오차(MSE)를 사용

• 기울기 계산: 오차 × 입력값 → 각 파라미터가 손실에 얼마나 영향을 주는지 반영

🔹 MLP (Multi-Layer Perceptron)

선형 회귀만으로는 XOR 같은 문제 해결이 불가능하다.

그래서 은닉층을 하나 이상 추가하고, 비선형 함수(ReLU 등)를 통해 복잡한 결정 경계를 만들 수 있도록 한 것이 MLP이다.

구성:

• 입력층 → 은닉층 1~n → 출력층

• 각 층 사이에는 활성화 함수 사용

• torch.nn.Linear, torch.nn.ReLU 등을 활용

🔹 활성화 함수와 비선형성

비선형성이 없으면 여러 개의 선형 함수를 이어붙여도 결국 선형이다.

따라서 ReLU와 같은 비선형 함수를 사이에 넣어야만 더 복잡한 함수를 표현할 수 있다.

• ReLU: 0보다 크면 그대로, 작으면 0으로 만드는 함수

• Leaky ReLU: 음수도 아주 작게 통과시킴 (기울기 소실 방지)

• GELU: Transformer에서 많이 쓰는 확률 기반 활성화 함수

3. 과적합과 정규화 기법

Overfitting이란?

• 학습 데이터에는 잘 맞지만, 새로운 데이터에서는 성능이 떨어지는 현상

• 원인: 너무 많은 파라미터, 너무 적은 데이터, 반복 학습 등

해결 방법:

• Validation 데이터 사용: 모델이 잘 학습되고 있는지 점검

• Early Stopping: validation 성능이 나빠지면 학습 조기 종료

• Weight Decay (L2 Regularization): 가중치를 작게 유지하여 복잡한 모델 방지

• Dropout: 학습 시 일부 뉴런을 랜덤하게 꺼서 특정 뉴런 의존도 낮춤

• BatchNorm: 각 layer의 출력을 정규화해서 학습 안정화

4. Optimizer와 학습 방식

Adam Optimizer

• Momentum: 이전 gradient 방향을 반영해 가속

• Adaptive Learning Rate: 파라미터마다 learning rate 조절

• gradient가 크면 learning rate 줄이고, 작으면 크게 해서 효율적인 학습 가능

5. 실습: MNIST 손글씨 분류

• 28x28 크기의 흑백 이미지 (0~9 숫자)

• torchvision.datasets.MNIST로 데이터 로드

• transforms.ToTensor()로 정규화

• 모델 구성:

class Model(nn.Module):
  def __init__(self, input_dim, n_dim):
    super().__init__()
    self.layer1 = nn.Linear(input_dim, n_dim)
    self.layer2 = nn.Linear(n_dim, n_dim)
    self.layer3 = nn.Linear(n_dim, 10)  # 클래스 10개
    self.act = nn.ReLU()

  def forward(self, x):
    x = torch.flatten(x, start_dim=1)
    x = self.act(self.layer1(x))
    x = self.act(self.layer2(x))
    x = self.layer3(x)
    return x

• 손실 함수: nn.CrossEntropyLoss()

• Optimizer: Adam(model.parameters(), lr=0.001)

정확도 측정 함수:

def accuracy(model, dataloader):
    cnt = 0
    acc = 0

    model.eval()  # 평가 모드로 설정 (일관된 추론 결과를 보장)
    with torch.no_grad():
        for inputs, labels in dataloader:
            inputs, labels = inputs.to('cuda'), labels.to('cuda')
            preds = model(inputs)
            preds = torch.argmax(preds, dim=-1)

            cnt += labels.shape[0]
            acc += (labels == preds).sum().item()

    model.train()  # 다시 학습 모드로 복귀
    return acc / cnt

정확도 시각화:

def plot_acc(train_accs, test_accs, label1='train', label2='test'):
    x = np.arange(len(train_accs))
    plt.plot(x, train_accs, label=label1)
    plt.plot(x, test_accs, label=label2)
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.ylabel('Accuracy')
    plt.title('Train vs Test Accuracy')
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.show()

6. 어려웠던 점 & 배운 점

• CrossEntropyLoss 사용 시 예측값은 softmax 전의 logit 상태여야 하고, 정답은 정수 인덱스여야 한다는 걸 몰라 에러가 났었다.

• Dropout을 왜 학습 때는 켜고 테스트 때는 끄는지 헷갈렸지만, 여러 모델을 실험하고 평균을 취하는 방식이라는 개념이 명확해졌다.

• 학습 과정에서 .zero_grad() → forward → loss.backward() → optimizer.step() 순서를 반복한다는 구조를 몸으로 익힘.

7. 느낀 점

• 단순히 구현하는 걸 넘어서, 수학적 이유와 개념적 원리를 함께 학습할 수 있어 재미있고 유익했다.

• PyTorch의 구성 요소들이 점점 익숙해지고, 각 개념이 어떤 문제를 해결하기 위해 나왔는지 이해되니 더 흥미로웠다.

• 앞으로 더 깊은 주제와 실습이 기다리고 있지만, 이번 주의 기반이 큰 도움이 될 것 같아 기대된다.

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