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깊게 갈수록 항상 좋은 건 아니다: 내부 공변량 변화(Internal Covariate Shift)와 잔차 연결(Residual Connections) 완벽 해부

층을 많이 쌓을수록 성능이 좋아질 거라 모두가 생각했다. 틀렸다. 56층 신경망이 20층 신경망보다 학습 데이터에서도 훨씬 형편없는 성능을 보였다. 모든 것을 바꿔버린 해결책들을 파헤쳐 보자.

Dev Digest Apr 11, 2026 4 min read

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⚡ Key Takeaways

딥러닝 모델은 초기 해결책 없이는 더 깊게 쌓을수록 실패했습니다. 내부 공변량 변화는 신호를 폭발시키거나 붕괴시키고, 기울기 소실은 초기 층을 멈추게 합니다. 𝕏
배치 정규화는 입력을 평균 0, 단위 분산으로 정규화하여 더 높은 학습률과 깊은 신경망 학습을 가능하게 합니다. 𝕏
잔차 연결은 스킵 경로를 추가하여 기울기 흐름을 보장하며, 100층 이상의 신경망 학습을 가능하게 합니다. 𝕏