[일반] 인공 신경망은 그 원리를 수리적으로 밝히는데에 애로 사항이 있어?

[익명(210.115)]

유튜브에서 관련 영상 보다가 딥러닝을 블랙박스라 부르는데

그 이유가 예측이 아무리 좋다한들 그 이유를 파악하는게 힘들다 라고 나와있어서 ㅇㅇ

진짜 수리적이나 통계학적으로 원인 밝히기가 힘듬?

[익명(221.145)]

오잉? 원리를 모르는게 아니고 계산량이 인간이 추적할수있는 레벨이 아니라서 결과가 왜이렇게 나왔는지는 해석은 못하고 예측결과만 가져다 쓰는거

[tpptpp(tpptpp)]

그럼 예측률 향상의 원인이 되는 변수의 파악 같은건 할 수 있는거? - dc App

[익명(45.64)]

그게 역전파잖아

[tpptpp(tpptpp)]

비전공자임 ㅠㅠ 그냥 궁금해서 들어온거 - dc App

[익명(221.145)]

중요한 변수가 부각되도록 가중치갱신이 역전파로 일어나긴하는데 영향력정도는 알수는있겠지만 그 이상의 설명은 여전히 글쎄? 애초에 신경망을 써야될 정도의 입력데이터면 사실 output에만 관심있어서 예측만 잘하면 되는거라.. 예측보다 인과추론, 상관 해석을하고싶은거면 회귀분석같은 전통 통계기법이나 유연성이 낮은 모델을 써야...

[tpptpp(tpptpp)]

고마워 어떤 의미인지 대략적으로 이해가 됐어 ㅋㅋㅋㅋ 그래서 통계학과 데이터 마이닝 수업에서 신경망과 강화학습 파트를 안 배우는 거였구나... - dc App

[익명(114.206)]

통계학이랑 머신러닝 쪽은 문제 접근 마인드 자체가 많이 다름

[익명(23.119)]

수학적 원리 이미 있다 ㅋ
https://gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=deeplearning&no=389

[익명(23.119)]

다만 문제점은 정리의 가정 (infinite width)이 현실에서 사용하는 방법과 좀 다르다는 것과 (finite width는 현재도 게속 bound를 연구중), 학습 방법에 대한 이론 (이건 learning theory로 이어짐)의 발전이 좀 더디다는거지.

[익명(59.21)]

이유는 제대로 아는 사람이 전세계적으로 없을지도 모름. 위에 수학적으로 근사화하는 해를 찾을수 있다 이런 얘기도 의미는 있지만, 이유와는 다른 얘기. 신경망은 입력데이터에서 특징을 추출하고, 분류하고 등등의 엄청난 잠재력이 있는데, 왜 신경망 구조에서 이게 가능한지 그 이유가 명확히 규명된건 아닌듯. "해보니까 잘되더라" 에서 시작해서 수학적으로 근사해의 존재를 증명하고 등등인거지.

[익명(211.36)]

인간이 사고하는 방식도 블랙박스임 - dc App

[tpptpp(tpptpp)]

다들 고마워!! ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ - dc App