신경망에서 활성화 함수란? 종류, 역할, 선택 기준까지 한 번에 정리

딥러닝 모델에서 입력이 계산을 거쳐 전달되는 과정 중, 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 활성화 함수(Activation Function)입니다. 단순히 선형 연산만으로는 복잡한 문제를 풀 수 없기 때문에, 신경망은 활성화 함수를 통해 비선형성(Non-linearity)을 부여합니다. 이번 글에서는 활성화 함수의 개념과 역할, 그리고 주요 함수들의 특성과 사용처를 정리해보겠습니다.

📚 목차

• 1. 활성화 함수란?
• 2. 활성화 함수가 필요한 이유
• 3. 대표적인 활성화 함수 종류
• 4. 함수별 비교 및 특징 정리
• 5. 마무리 요약

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1. 활성화 함수란?

활성화 함수(Activation Function)는 인공 신경망에서 각 뉴런의 출력값을 결정짓는 함수입니다. 노드에 입력된 값이 단순 선형 계산을 넘어서 **복잡한 비선형 관계를 학습**할 수 있도록 도와줍니다.

2. 활성화 함수가 필요한 이유

만약 활성화 함수 없이 선형 연산만 반복된다면, 아무리 층을 깊게 쌓아도 결국 **하나의 선형 함수로 수렴**하게 됩니다. 이 경우, 딥러닝의 의미가 사라지게 되죠.

활성화 함수는 이러한 한계를 극복하고, 신경망이 복잡한 곡선, 패턴, 특징을 학습할 수 있게 만드는 핵심 역할을 합니다.

3. 대표적인 활성화 함수 종류

아래는 대표적인 활성화 함수들과 그 수식입니다:

• Sigmoid: 1 / (1 + e^-x) → 출력 범위: (0, 1)
• Tanh: (e^x - e^-x) / (e^x + e^-x) → 출력 범위: (-1, 1)
• ReLU (Rectified Linear Unit): max(0, x)
• Leaky ReLU: x if x > 0 else αx (α는 작은 수, 예: 0.01)
• Softmax: 각 클래스의 확률값 출력 → 다중 분류에서 출력층에 사용

4. 함수별 비교 및 특징 정리

함수	출력 범위	특징	사용 위치
Sigmoid	0 ~ 1	확률로 해석 가능, 기울기 소실 문제 있음	이진 분류 출력층
Tanh	-1 ~ 1	Sigmoid보다 중심이 0에 가까워 학습 안정	은닉층
ReLU	0 ~ ∞	빠른 학습, 간단한 계산, 죽은 뉴런 문제 있음	은닉층 (기본)
Leaky ReLU	-∞ ~ ∞	ReLU 단점 보완 (죽은 뉴런 방지)	은닉층 (ReLU 대체)
Softmax	0 ~ 1 (총합 1)	확률 분포 반환, 다중 분류용	출력층 (다중 분류)

5. 마무리 요약

활성화 함수는 딥러닝에서 뉴런의 출력값을 조정하고, 네트워크에 비선형성을 부여하는 매우 중요한 요소입니다.
🔹 ReLU는 기본 은닉층 활성화 함수
🔹 Sigmoid / Softmax는 출력층에서 자주 사용
🔹 함수 선택은 문제 유형과 층 위치에 따라 다르게 적용되어야 합니다.

🧠 올바른 활성화 함수를 선택하면 학습 속도와 정확도 모두 향상될 수 있습니다!