Affine 계층이란? 딥러닝에서 아핀 계층의 특징과 구현

Affine 계층은 딥 러닝 신경망의 기본 구성 요소로, 입력 데이터를 네트워크의 다음 계층에 적합한 새로운 표현으로 변환하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 affine 계층의 특징과 구현 방법에 대해서 자세하게 설명하고 있습니다.

목차

 

affine 계층

Affine 계층 특징

Affine(아핀) 변환은 y = Ax + b 형식의 선형 변환입니다. 여기서 A는 행렬이고 b는 벡터입니다. 이 변환은 행렬 A와 벡터 b의 값에 따라 입력 데이터를 늘리거나 회전하거나 기울이는 데 사용할 수 있습니다. 신경망의 맥락에서 행렬 A와 벡터 b는 아핀 레이어의 매개변수이며 훈련 중에 학습됩니다.

일반적인 신경망 아키텍처에서 입력 데이터는 여러 아핀 레이어를 통과하며 각 레이어는 데이터에 대해 서로 다른 변환을 수행합니다. 하나의 아핀 레이어의 출력은 일반적으로 다음 아핀 레이어로 전달되기 전에 시그모이드 또는 ReLU와 같은 비선형 활성화 함수를 통과합니다. 이러한 선형 및 비선형 변환의 조합을 통해 네트워크는 입력 데이터의 복잡한 표현을 학습할 수 있습니다.

 

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아핀 계층은 입력 데이터가 일반적으로 고차원이고 네트워크에서 이해하기 위해 여러 변환 계층이 필요한 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업에 특히 유용합니다. 또한 입력 데이터가 일련의 단어 또는 문자인 자연어 처리 작업에도 사용되며 언어 번역 또는 특정 작업과 같은 특정 작업에 적합한 입력 표현을 학습하기 위해 여러 계층의 아핀 변환이 사용됩니다. 

요약하면, 아핀 레이어는 입력 데이터에 대해 선형 변환을 수행하는 딥 러닝 신경망의 기본 빌딩 블록입니다. 이 변환은 입력 데이터를 네트워크의 다음 계층에 더 적합한 표현으로 변경하는 데 사용됩니다. 아핀 레이어는 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 작업에 사용됩니다.

 

Affine 계층 구현

import numpy as np

class Affine:
    def __init__(self, W, b):
        self.W = W
        self.b = b
        self.x = None
        self.dW = None
        self.db = None

    def forward(self, x):
        self.x = x
        out = np.dot(x, self.W) + self.b

        return out

    def backward(self, dout):
        dx = np.dot(dout, self.W.T)
        self.dW = np.dot(self.x.T, dout)
        self.db = np.sum(dout, axis=0)

        return dx

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