[IT용어] 딥러닝의 두뇌 역할을 하는 모델, “DNN”

DNN(Deep Neural Network)이란?

 

DNN(심층 신경망)은 입력층과 출력층 사이에 여러 개의 ‘은닉층(hidden layer)’이 포함된 인공 신경망 모델이다. 은닉층이 여러 단계로 구성되어 있어 데이터 속 복잡한 패턴과 비선형적인 관계를 학습할 수 있는 것이 특징이다. 이러한 구조 덕분에 DNN은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 인공지능 분야에서 활용되는 딥러닝의 핵심 모델로 사용된다. 다만, 학습 과정에서 많은 연산량이 필요하며 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 실제 데이터에서 성능이 떨어지는 ‘과적합(overfitting)’이나 ‘기울기 소실(vanishing gradient)’과 같은 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 Dropout, ReLU, Batch Normalization 등의 다양한 학습 기법이 함께 활용된다.

 

DNN을 쉽게 설명하면

“여러 개의 필터를 차례로 통과하며 점점 더 정확한 결과를 만들어내는 정수기 과정”에 가깝다.

 

 

내용 출처 : 한국정보통신기술협회