문제
인공신경망에 대한 설명 중 틀린 것은?
① 은닉층이 적으면 과대적합, 은닉층이 많으면 과소적합이 발생한다 ② 은닉층이 많을수록 복잡한 패턴을 학습할 수 있다 ③ 활성화함수는 모형에 비선형성을 부여한다 ④ 과적합을 방지하기 위해 드롭아웃을 사용할 수 있다
정답
1번
해설
정답: 1. 일반적으로 은닉층(노드)이 '많을수록' 모형이 복잡해져 과대적합(overfitting) 위험이 커지고, '적으면' 표현력이 부족해 과소적합(underfitting)이 발생한다. 보기는 방향이 정반대로 서술되어 틀렸다.
오답 풀이
- 1번: 은닉층 수와 과적합/과소적합의 관계가 반대로 서술되어 틀렸다(많을수록 과대적합 위험).
- 2번: 은닉층이 많을수록 더 복잡한 비선형 패턴을 표현할 수 있다.
- 3번: 시그모이드·ReLU 등 활성화함수가 비선형성을 부여해 복잡한 함수를 학습하게 한다.
- 4번: 드롭아웃은 학습 중 일부 노드를 무작위로 끔으로써 과적합을 줄이는 정규화 기법이다.
보충 개념 과적합 방지: 드롭아웃, 가중치 규제(L1/L2), 조기 종료, 데이터 증강. 모형 복잡도와 일반화 성능은 트레이드오프 관계이다.