[AI 스터디] 가중치(Weight), 학습률(Learning Rate), 기울기(Gradient)의 차이점

가중치, 학습률, 기울기 개념

구분	가중치 (Weight)	학습률 (Learning Rate, η)	기울기 (Gradient)
정의	신경망에서 입력 데이터가 출력으로 변환되는 과정에서 곱해지는 값	가중치를 업데이트하는 속도 (가중치를 업데이트할 때 기울기를 얼마나 반영할지)	손실 함수를 가중치에 대해 미분한 값. 손실 증가/감소하는 방향을 나타냄.
비고	모델이 데이터를 학습하면서 패턴을 찾도록 조정되는 값.	- 높은 학습률 : 빠르게 수렴하지만 최적점을 지나치거나 진동할 수 있음. - 낮은 학습률 : 안정적이지만 학습 속도가 느려짐.	기울기가 양수이면 가중치를 줄여야하고, 음수이면 가중치를 증가시켜야 함.

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가중치는 어디서 결정되는가?

가중치는 처음에 누가 정하는가?

• 가중치는 처음에는 모델이 랜덤으로 설정한다.
• 즉, 사람이 직접 정하지 않고 **초기화 방식(Initialization Strategy)**에 따라 정해짐.
• 일반적으로 사용하는 초기화 방법:
  • Xavier 초기화 (Glorot Initialization): 가중치가 너무 크거나 작지 않게 조절.
  • He 초기화 (Kaiming Initialization): ReLU 계열 활성화 함수에서 효과적.
  • 균등 분포 또는 정규 분포 랜덤 값: 단순한 무작위 초기화.
• 예제 (PyTorch)*

import torch.nn as nn

# Linear 레이어 정의 (입력 10, 출력 5)
layer = nn.Linear(10, 5)

# 초기 가중치 확인
print(layer.weight)

실행하면 layer.weight는 랜덤한 값으로 초기화되어 출력됨.

 

입력 데이터에서 어떤 가중치를 줘야 하는지는 누가 판단하는가?

1. 모델 구조(Architecture)가 결정

• 사람이 설계한 모델 구조(예: CNN, Transformer, RNN 등)에 따라 가중치가 어디에 적용될지 결정됨.
• 예를 들어 CNN에서는 필터 가중치가 있고, Transformer에서는 어텐션 가중치가 있음.

2. 손실 함수(Loss Function)가 피드백을 제공

• 모델이 예측한 값과 실제 정답(label)의 차이를 계산하여 손실(Loss)을 구함.
• 손실이 크면 "가중치를 더 조정해야 한다"는 신호가 됨.

3. 기울기(Gradient)가 변화량을 제공

• 손실 함수를 미분하여 가중치가 얼마나 변해야 하는지 계산.
• 기울기가 큰 경우 더 많은 변화가 필요함.

4. 옵티마이저(Optimizer)가 최적화

• 옵티마이저가 기울기(Gradient)와 학습률(Learning Rate)을 사용하여 가중치를 업데이트.
• 대표적인 옵티마이저:
• SGD (확률적 경사 하강법)
• Adam (가장 많이 쓰임)
• RMSprop 등

결론: 가중치는 누가 정하는가?

단계	주체	역할
초기 가중치	모델 (랜덤 초기화)	처음에는 무작위로 설정됨
가중치 학습	손실 함수 + 기울기	데이터 기반으로 올바른 방향을 제시
가중치 업데이트	옵티마이저	적절한 학습률을 적용하여 가중치를 조정
최종 가중치	모델이 학습을 마친 후	데이터 패턴을 학습하여 최적화된 가중치로 변환

 

데이터 자체가 직접 가중치를 정하는 것이 아니라,
👉 모델 구조와 손실 함수가 데이터를 해석하며 옵티마이저가 최적의 가중치를 찾아가는 과정이 반복됨.
즉, 가중치는 사람이 직접 결정하지 않고, 모델이 데이터를 학습하면서 점진적으로 최적의 값을 찾아가는 방식

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옵티마이저 - 가중치 관계

옵티마이저는 가중치를 업데이트하는 역할

옵티마이저가 가중치를 재조정하는 과정

손실 함수(Loss Function)를 통해 손실(loss) 값을 계산하고, 그 값을 기반으로 옵티마이저(Optimizer)가 가중치를 업데이트하면서 모델이 점점 더 좋은 성능을 내도록 학습하는 과정

기본적인 학습 과정

1. 입력 데이터를 모델에 넣음
2. 손실 함수(Loss Function)로 손실(loss) 계산
3. 기울기(Gradient) 계산 (역전파, Backpropagation)
4. 옵티마이저가 가중치 업데이트
5. 반복 (여러 epoch 동안 위 과정 반복)

결론

✔️ 손실 함수는 모델이 얼마나 틀렸는지를 측정하는 역할
✔️ 역전파를 통해 기울기를 구하면 손실을 줄이기 위해 가중치를 어떻게 바꿔야 하는지 알 수 있음
✔️ 옵티마이저가 기울기와 학습률을 이용해서 가중치를 조정하면서 학습이 진행됨
결과적으로, 모델이 학습하는 과정은 "손실을 줄이는 방향으로 가중치를 조금씩 조정하는 과정" 이라고 할 수 있음.