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오차 역전파(Backpropagation) 알고리즘에서 마지막 층(layer)의 가중치는 무작위로 초기화되어 시작되며, 이후 네트워크를 통해 전파된 출력(output)과 실제 값(target) 사이의 오차(error)를 계산하여 이 오차를 기반으로 각 가중치의 그라디언트(gradient)를 계산합니다. 그라디언트는 손실 함수(loss function)의 기울기를 나타내며, 이 기울기는 가중치를 조정하는 데 사용됩니다.

오차 역전파는 다음 단계로 진행됩니다:

1. 초기화: 모든 가중치 \( w \)는 보통 작은 무작위 값으로 초기화됩니다. 이는 대칭성(symmetry) 문제를 방지하고, 각 뉴런이 학습을 시작할 때 고유한 가중치를 가지도록 합니다.

2. 전파(Feedforward): 입력(input)은 네트워크를 통해 전파되고, 각 층의 뉴런은 해당 가중치와 활성화 함수(activation function)를 사용하여 출력을 계산합니다.

3. 손실 계산: 네트워크의 출력과 실제 값 사이의 손실(또는 오차)를 계산합니다. 이 손실은 보통 손실 함수를 사용하여 측정되며, 예를 들어 분류 문제에서는 교차 엔트로피 손실(cross-entropy loss)이 사용될 수 있습니다.

4. 역전파(Backpropagate): 손실 함수의 그라디언트를 네트워크의 마지막 층에서부터 시작하여 앞쪽 층으로 역으로 전파합니다. 이 때, 각 층의 가중치에 대한 손실 함수의 편미분을 계산하여 그라디언트를 구합니다.

5. 가중치 업데이트: 계산된 그라디언트를 사용하여 네트워크의 가중치를 업데이트합니다. 이 업데이트는 보통 경사 하강법(Gradient Descent) 또는 그 변종들(예: SGD, Adam, RMSProp 등)을 사용하여 수행됩니다.

이 과정은 일반적으로 전체 데이터셋에 대해 여러 번 반복되며(에폭, epoch), 각 반복에서 가중치는 점차적으로 조정되어 손실을 최소화합니다. 따라서 처음에는 무작위로 초기화된 가중치가 시작점으로, 이후에는 데이터와 학습 알고리즘에 의해 점진적으로 최적화됩니다.

감사합니다.