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순환신경망 모델에서 fully connected layer 차이
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안녕하세요.
RNN은 forward 부분에서 fully connected layer에 nn.linear의 결과를 다시 sigmoid 함수에 넣어주는데 LSTM, GRU 는 그렇지 않은 이유가 무엇인지 궁금합니다.
RNN의 경우
self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(hidden_size*sequence_length, 1), nn.Sigmoid())LSTM 및 GRU의 경우
self.fc = nn.Linear(hidden_size*sequence_length, 1)
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딥러닝호형
지식공유자
안녕하세요.
좋은 질문 감사 드립니다!
주가 예측 같은 regression 문제에는 마지막 레이어에 활성화 함수를 일반적으로 사용하지 않습니다.
하지만 우리 예시에서는 MinMax 스케일을 한 데이터를 사용해서 모든 타겟값이 0이상 1이하의 값이라는 것을 알고 있습니다. 따라서 sigmoid를 사용하여 [0,1]로만 예측값을 나오게 하여 수렴성을 좋게 할 수 있습니다.
문제에 따라 효과가 다를 수 있지만 우리 예시의 경우 sigmoid를 적용하여 수렴 속도 및 학습 성능을 개선할 수 있습니다. 물론 sigmoid를 사용하지 않고 학습률(learning rate)을 조절하여 수렴성을 개선할 수도 있습니다 :)
아래는 LSTM에서 sigmoid 유무에 따른 학습 손실함수 그래프입니다! (x축: epochs, y축: 손실함수 값)
