마치며
7장에서는 RNN을 활용한 순서 정보를 가진 시퀀셜 데이터 또는 시계열 데이터를 학습하는 방법을 익혔습니다. 기존의 신경망과 달리 RNN은 이전 time-step의 자기 자신을 참조하여 현재 자신의 상태를 결정합니다. 이에 따라 time-step마다 RNN의 네트워크 가중치 파라미터는 공유됩니다. 하지만 RNN은 기울기 소실과 같은 문제가 잘 발생하기 때문에 긴 시퀀스 데이터를 제대로 처리하지 못하는 단점이 있었습니다.
LSTM과 GRU는 이전 RNN의 단점을 보완하여 여러 가지 게이트를 열고 닫아 정보의 흐름을 조절함으로써 장기 기억력에 더 나은 성능을 보여줍니다. 보통 RNN을 사용할 때는 LSTM을 가장 많이 사용하며, 사용자의 선호에 따라서 GRU를 사용하기도 합니다.
RNN의 역전파 수행은 시간에 대해서도 이루어집니다. 따라서 time-step이 많은 데이터일수록 time-step별 기울기가 더해져서 최종 기울기가 커집니다. 기울기가 클 때 너무 큰 학습률을 사용하면 해당 학습은 발산할 가능성이 높습니다. 따라서 기울기가 정해진 임계치보다 클 경우, 그래디언트 클리핑을 통해 방향은 유지한 채로 기울기의 크기를 임계치만큼 감소시킵니다. 그에 따라 기울기의 최대 크기가 정해지므로, 학습률 1과 같은 매우 큰 값도 학습에 사용할 수 있습니다.
이번 장은 앞으로 소개할 장들의 가장 큰 기초가 되는 부분입니다. 시퀀셜 데이터인 자연어 처리의 문장을 다룰 때는, RNN을 사용하는 것이 가장 기본이기 때문입니다. 앞으로 이야기할 텍스트 분류나 번역 등의 문제에서 RNN이 어떻게 활용되는지 주목해주세요.
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