문제
인공신경망 모형에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
① 은닉층의 개수가 많아진다고 해서 정확도가 항상 높아지는 것은 아니다. ② 각 은닉층의 노드 수는 분석가가 직접 설정해야 하는 하이퍼파라미터이다. ③ 학습된 가중치를 해석해 항상 명확한 설명 변수를 선별할 수 있다. ④ 은닉층의 활성화 함수에 따라 선형 또는 비선형 모델링이 가능하다.
정답
3번
해설
정답: 3. 인공신경망은 일반적으로 해석 가능성이 낮으며, 가중치만으로 설명력 있는 변수를 항상 명확히 선별하기 어렵다.
오답 풀이
- 1번: 은닉층 증가가 항상 성능 향상을 보장하지 않으며 과적합이 발생할 수 있다.
- 2번: 은닉층 수·노드 수는 대표적 하이퍼파라미터이다.
- 3번: 신경망은 블랙박스 성격이 강해 가중치 해석이 쉽지 않다.
- 4번: 비선형 활성화 함수를 사용하면 복잡한 비선형 관계를 학습할 수 있다.