신경망의 구조 – 입력층, 은닉층, 출력층 완벽 이해하기

딥러닝을 공부하다 보면 가장 먼저 접하는 단어가 바로 "신경망(Neural Network)"입니다. 그리고 그 구조를 이해하는 데 있어 가장 기본이 되는 개념은 바로 **입력층, 은닉층, 출력층**입니다.

신경망은 단순한 선형 모델과 달리 여러 개의 노드(Node)와 층(Layer)으로 구성되어 있으며, 데이터가 입력에서 출력으로 흐르면서 점점 더 복잡한 패턴을 학습합니다. 이번 글에서는 인공신경망의 기본 구조를 이루는 세 가지 층에 대해 쉽고 명확하게 정리해보겠습니다.

📚 목차

• 1. 신경망이란 무엇인가?
• 2. 입력층(Input Layer)
• 3. 은닉층(Hidden Layer)
• 4. 출력층(Output Layer)
• 5. 층 구조가 중요한 이유
• 6. 마무리 요약

---

1. 신경망이란 무엇인가?

신경망(Neural Network)은 **인간의 뇌에서 영감을 받아 설계된 머신러닝 모델**입니다. 수많은 뉴런(노드)들이 서로 연결되어 정보를 전달하고 처리하는 구조로, 특히 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 복잡한 문제를 해결하는 데 뛰어난 성능을 보입니다.

2. 입력층(Input Layer)

입력층은 모델에 데이터를 전달하는 역할을 합니다. 입력 데이터의 각 특성(feature)이 각각 하나의 노드에 대응되며, 이 노드들은 다음 은닉층으로 값을 전달합니다.

예시:

• 이미지 픽셀값 (784개 → 784개의 입력 노드)
• 고객 정보 (성별, 나이, 지역, 구매이력 등)

3. 은닉층(Hidden Layer)

은닉층은 입력층에서 전달받은 정보를 가공하고 변형하여 특징을 추출하는 핵심적인 역할을 합니다. 하나 이상의 은닉층을 쌓아 올리면 이를 **심층 신경망(Deep Neural Network)** 또는 **딥러닝 모델**이라고 부릅니다.

은닉층에서는 **가중치, 편향, 활성화 함수**가 적용되어 비선형적인 복잡한 패턴을 학습하게 됩니다.

4. 출력층(Output Layer)

출력층은 최종 예측 결과를 출력하는 층입니다. 문제의 종류에 따라 출력층의 구성은 달라집니다.

• 회귀 문제 → 하나의 연속적인 수 (예: 가격 예측)
• 이진 분류 → 시그모이드 함수를 사용한 확률값 (0~1)
• 다중 분류 → 소프트맥스(softmax) 함수를 통한 클래스 확률

5. 층 구조가 중요한 이유

신경망의 성능은 **층의 수와 각 층의 노드 수에 크게 영향을 받습니다.** 너무 적으면 학습이 부족하고, 너무 많으면 과적합(overfitting)이 발생할 수 있습니다. 또한 층마다 적절한 활성화 함수와 정규화 기법을 적용해야 딥러닝 모델의 일반화 성능을 높일 수 있습니다.

6. 마무리 요약

신경망은 입력층 → 은닉층 → 출력층이라는 구조를 통해 데이터를 처리합니다. 각 층은 다음과 같은 역할을 합니다:

✔ 입력층: 데이터를 받아들이는 역할
✔ 은닉층: 복잡한 특징을 추출하는 두뇌
✔ 출력층: 최종 결과를 내는 판단기

신경망의 층 구조를 이해하는 것은 딥러닝 모델을 설계하고 분석하는 데 있어 반드시 필요한 기초입니다.