비선형 활성화 함수(activation function)을 부드럽게(smoother) 만드는 이

활성화 함수를 사용하여 신경망의 출력을 "smoother"하게 만드는 이유는 주로 두 가지가 있습니다.

1. 데이터의 복잡성 다루기:
실세계의 데이터는 종종 복잡하고 불규칙한 패턴을 가지고 있습니다.

활성화 함수는 이러한 복잡한 데이터를 더 잘 처리하고 학습하는데 도움을 줍니다.

활성화 함수를 통해, 신경망은 비선형 패턴을 포착하고 그에 따라 조정할 수 있게 됩니다.

2. 신경망의 일반화 능력 향상:
'부드러운' 활성화 함수를 사용하면, 신경망은 미세한 입력 변화에 대해 더욱 부드럽게 반응하게 됩니다.
이는 과적합(overfitting)을 방지하고 신경망의 일반화 능력을 향상시킵니다.
즉, 학습 데이터에 대해서만 잘 작동하는 모델이 아니라, 새로운, 알려지지 않은 데이터에 대해서도 잘 작동하는 모델을 만드는 데 도움이 됩니다. 

따라서, 비선형 활성화 함수는 신경망이 복잡한 데이터 패턴을 더욱 잘 처리하고, 모델의 일반화 능력을 향상시키는데 중요한 역할을 합니다.

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미세한 입력 변화에 대해 부드럽게 반응한다는 것은, 신경망이 작은 입력값의 변화에도 적절히 응답하여 그 변화를 반영한다는 의미입니다.

예를 들어, 시그모이드 함수 같은 부드러운 활성화 함수를 사용하는 경우, 입력값이 조금 변하면 출력값도 비례해서 조금 변합니다. 이는 신경망이 미세한 입력 변화에 더욱 민감하게 반응하도록 만들어, 복잡한 데이터 패턴을 더욱 잘 학습할 수 있게 합니다.

이런 성질은 신경망이 노이즈가 있는 데이터나 미세한 패턴 변화를 가진 데이터를 처리하는 데 특히 유용합니다.