FNN이란? Keras, TensorFlow, PyTorch로 구현하는 딥러닝 기초

 

딥러닝을 시작할 때 가장 먼저 배우는 모델 중 하나가 FNN(Feedforward Neural Network)입니다. 그리고 이 모델을 구현하기 위해선 Keras, TensorFlow, PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 활용하게 됩니다.

하지만 입문자에게는 어떤 프레임워크를 써야 할지, 이들이 어떤 차이가 있는지 혼란스러울 수 있습니다. 이번 글에서는 FNN의 개념부터 시작해 대표적인 프레임워크 3종의 특징, 장단점, 선택 가이드를 한눈에 정리해드립니다.

📚 목차

• 1. FNN(Feedforward Neural Network)이란?
• 2. Keras 프레임워크
• 3. TensorFlow 프레임워크
• 4. PyTorch 프레임워크
• 5. 프레임워크 선택 가이드
• 6. 마무리 요약

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1. FNN(Feedforward Neural Network)이란?

FNN은 피드포워드 신경망으로, 가장 기본적인 형태의 인공 신경망입니다. 데이터가 입력층 → 은닉층 → 출력층 순서로 한 방향으로만 흐르며, 순환이나 피드백은 없습니다.
FNN은 주로 이미지 분류, 숫자 인식, 회귀 문제 등에서 기초 학습용으로 활용되며, 딥러닝 입문자들이 가장 먼저 구현하는 신경망이기도 합니다.

2. Keras 프레임워크

Keras는 딥러닝 모델을 쉽고 빠르게 구현할 수 있는 고수준(high-level) API입니다. TensorFlow 위에서 실행되며, 코드가 간결하고 직관적이라 초보자에게 매우 친숙합니다.

• ✔ 코드가 간단하고 직관적
• ✔ 텐서플로우와 통합되어 있음 (tf.keras)
• ✖ 복잡한 모델 구현에는 한계가 있음

3. TensorFlow 프레임워크

TensorFlow는 구글에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 정형 데이터부터 비정형 데이터까지 다양한 모델을 만들 수 있는 강력한 기능을 제공합니다.
생산 환경 배포, 모바일 구현, TPU 지원 등에서 강력한 기능을 갖추고 있으며, Keras는 TensorFlow의 일부로 통합되어 사용됩니다.

• ✔ 대규모 학습 및 서비스에 강함
• ✔ 서빙/모바일/TPU 등 배포 최적화
• ✖ 낮은 수준의 API는 다소 복잡

4. PyTorch 프레임워크

PyTorch는 Facebook에서 개발한 딥러닝 프레임워크로, 유연한 구조와 직관적인 코드 작성 방식이 특징입니다. 특히 연구자와 학계에서 많이 사용되며, 동적 그래프(dynamic graph) 방식으로 학습 구조를 자유롭게 설계할 수 있습니다.

• ✔ 디버깅이 쉽고 학습 구조가 직관적
• ✔ 연구 및 실험용으로 유리
• ✖ 배포 및 프로덕션 환경은 TF보다 덜 유리

5. 프레임워크 선택 가이드

구분	Keras	TensorFlow	PyTorch
학습 난이도	★☆☆ (매우 쉬움)	★★☆	★★☆
연구 적합도	중	중	높음
배포 적합도	중	높음	낮음
인기	높음	높음	매우 높음

6. 마무리 요약

딥러닝 입문자라면 먼저 FNN과 같은 기본 구조를 이해하고 Keras나 PyTorch를 활용해 간단한 모델을 구현해보는 것이 좋습니다.

Keras는 빠르게 학습할 수 있고, PyTorch는 연구와 실험에 유리하며, TensorFlow는 대규모 프로젝트와 배포에 강력한 장점을 가집니다.

자신의 목적과 개발 환경에 따라 가장 적합한 프레임워크를 선택해보세요.