활성화 함수(Activation Function)의 종류와 특징

 

활성화 함수(Activation Function)의 종류와 특징

인공지능, 특히 딥러닝 모델의 핵심 구성 요소 중 하나는 바로 활성화 함수(Activation Function)다. 활성화 함수는 인공신경망의 각 뉴런이 출력값을 어떻게 결정할지 정의하는 수학적 함수로, 비선형성을 부여하여 신경망이 복잡한 문제를 학습할 수 있게 만든다. 단순한 선형 변환만으로는 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식과 같은 고차원적인 문제를 해결할 수 없기 때문에, 비선형성을 추가하는 활성화 함수는 딥러닝의 '숨은 열쇠'라고도 불린다. 다양한 종류의 활성화 함수들이 존재하며, 각각의 특성과 사용 목적이 다르기 때문에 상황에 맞는 함수를 선택하는 것이 중요하다. 이 글에서는 대표적인 활성화 함수들의 종류와 각각의 특징, 그리고 장단점에 대해 구체적으로 살펴본다.

1. 시그모이드 함수(Sigmoid)

시그모이드 함수는 딥러닝 초기부터 가장 많이 사용된 활성화 함수 중 하나로, 입력 값을 0과 1 사이의 값으로 변환한다. 함수의 수식은 σ(x) = 1 / (1 + e-x) 형태이며, 출력값이 항상 0보다 크고 1보다 작기 때문에 이진 분류 문제에서 출력층에서 많이 사용된다. 시그모이드는 출력이 확률처럼 해석될 수 있어 직관적이며, 뉴런의 출력이 '활성화' 여부를 확률적으로 판단하는 데 적합하다. 하지만 시그모이드 함수는 큰 입력값일수록 기울기가 0에 가까워지는 기울기 소실 문제(Vanishing Gradient)가 발생하며, 이는 역전파 과정에서 학습이 제대로 이루어지지 않는 원인이 될 수 있다. 또한, 출력 값이 0에 가까워질 경우 미분값도 작아지기 때문에 딥러닝의 깊은 층에서는 정보 전달이 어려워진다. 이러한 한계로 인해 최근에는 시그모이드 함수보다는 다른 비선형 활성화 함수들이 더 많이 사용되고 있다.

2. 하이퍼볼릭 탄젠트 함수(Tanh)

Tanh 함수는 시그모이드 함수와 비슷한 모양을 가지고 있지만, 출력 범위가 -1에서 1까지로 더 넓은 범위를 커버한다는 점에서 차별화된다. 함수의 수식은 tanh(x) = (ex - e-x) / (ex + e-x)이며, 입력값이 0일 때 출력도 0이라는 점에서 시그모이드보다 학습 초기 안정성이 더 좋다. 특히 뉴런의 출력 분포가 평균 0을 중심으로 대칭이 되기 때문에, 다음 층으로 전달되는 입력값이 보다 안정적인 분포를 가질 수 있다. 그러나 tanh 역시 입력값이 매우 크거나 작을 경우 시그모이드와 마찬가지로 기울기 소실 문제가 발생한다. 따라서 tanh는 시그모이드보다 나은 선택일 수는 있지만, 깊은 신경망에서는 여전히 한계를 보일 수 있다. 그럼에도 불구하고, tanh는 RNN 계열의 모델에서 아직도 많이 사용되며, LSTM이나 GRU 구조에서도 기본 활성화 함수로 채택되기도 한다.

3. 렐루 함수(ReLU: Rectified Linear Unit)

ReLU 함수는 최근 딥러닝에서 가장 널리 사용되는 활성화 함수로, 간단하지만 매우 효과적인 구조를 가지고 있다. 수식은 f(x) = max(0, x)로 정의되며, 입력이 0 이하일 때는 0을 출력하고, 0보다 클 경우에는 입력값 자체를 그대로 출력한다. 이처럼 연산이 간단하기 때문에 계산 효율이 높고, 무엇보다도 기울기 소실 문제가 크게 줄어들어 깊은 신경망 학습에 매우 적합하다. 그러나 ReLU에도 단점은 존재한다. 입력이 0 이하인 경우 출력이 0이 되어 해당 뉴런이 더 이상 활성화되지 않는 '죽은 뉴런(Dead Neuron)' 문제가 발생할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 변형된 ReLU 함수들이 등장했으며, 그중 대표적인 것이 Leaky ReLU와 Parametric ReLU(PReLU)다. 이 함수들은 0 이하의 입력값에 대해 아주 작은 기울기를 부여함으로써 뉴런이 완전히 비활성화되는 것을 방지한다.

4. 소프트맥스 함수(Softmax)

Softmax 함수는 분류 문제의 출력층에서 주로 사용되는 활성화 함수로, 다중 클래스 분류에서 각 클래스가 정답일 확률을 출력하는 데 사용된다. 함수는 각 출력값을 지수화한 뒤 전체 출력의 합으로 나누어 정규화하는 방식이며, softmax(xi) = exi / Σexj의 형태를 갖는다. 이 방식은 전체 출력값의 합이 1이 되도록 보장하므로 확률 분포로 해석하기에 적합하며, 로지스틱 회귀와 결합하여 손실 함수로는 주로 크로스 엔트로피(Cross Entropy)를 사용한다. Softmax는 각 클래스 간의 상대적인 확률 차이를 잘 나타내주며, CNN이나 RNN의 마지막 출력단에서 정답 예측에 활용된다. 그러나 Softmax도 지수 함수의 특성상 큰 값이 상대적으로 더욱 강조되는 경향이 있기 때문에, 출력이 한 쪽으로 치우치는 문제가 발생할 수 있다. 이를 완화하기 위해서는 입력값을 적절히 스케일링하거나 정규화하는 등의 전처리 과정이 필요하다. Softmax는 비선형성을 추가하면서도 확률적 해석이 가능한 고유한 활성화 함수로, 분류 문제에 있어 없어서는 안 될 존재다.

활성화 함수(Activation Function)의 종류와 특징

5. 기타 활성화 함수와 선택 기준

위에서 소개한 활성화 함수 외에도 다양한 변형 함수들이 존재하며, 각각의 구조와 목적에 따라 선택이 달라진다. 예를 들어, Leaky ReLU는 x < 0일 때 소량의 기울기를 부여하여 죽은 뉴런 문제를 완화하고, PReLU는 그 기울기를 학습할 수 있게 설계되어 더 유연한 모델 학습을 가능하게 한다. 또한, Swish나 Mish 같은 비교적 최신 함수들은 ReLU보다 부드러운 곡선 형태를 가지며, 고성능 딥러닝 모델에서 성능 향상을 보여주기도 한다. 활성화 함수를 선택할 때는 모델의 목적, 구조, 데이터 특성, 학습 속도, 수렴 여부 등을 종합적으로 고려해야 한다. 예를 들어, 출력층에서는 확률 해석이 가능한 Sigmoid나 Softmax가 자주 사용되며, 은닉층에서는 ReLU 계열이 주로 활용된다. 또한, 자연어 처리나 순차 데이터에는 tanh 또는 LSTM 내부의 복합 함수들이 효과적일 수 있다. 결국 어떤 함수를 사용할지는 실험과 경험, 그리고 모델의 특성에 따른 판단이 중요하며, 다양한 함수들을 이해하고 적절히 조합할 수 있는 유연성이 요구된다.