딥러닝과 수학 잘 아는 친구가 옆에서 도와주는 느낌입니다.
대충 어떻게 접근해야 할지 감이 오고 풀 수 있을 것 같은 문제인데 막상 풀기 시작하면 풀어갈수록 수식이 복잡해지는 문제를 만났던 경험이 떠오릅니다.
조금 복잡해 보이기는 하지만 못 풀 문제로는 안 보이는 문제. 하지만 시도할 때마다 번번이 꼬이고 막히는 문제. 결국 성격 드러내게 만드는 문제. 왜 안 풀리지 하며, 반에서 수학 잘하는 친구에게 문제를 들고 가 도움을 요청합니다. 그 친구가 한동안 문제를 요리조리 살펴보더니 씩 웃습니다.
도형이 관련된 문제라면 전혀 생각지도 못했던 곳에 줄을 한두 개 스윽 긋습니다.
방정식 문제라면 그렇지 않아도 복잡해 보이는 수식에 엉뚱한 값과 변수를 추가합니다.
어랏, 제대로 꼬아서 만들어진 듯 보였던 문제가 단순한 조합으로 바뀌는 놀라운 현상을 목격합니다.
'역시'하며 엄지를 치켜세워준 뒤 친구가 알려준 힌트를 바탕으로 문제를 풀어나가기 시작하자, 옆에서 구경하던 다른 친구가 한마디 거듭니다. '그렇게 모두 계산해도 되지만 계산하기 전에 이렇게 모아서 정리해보면 변수들끼리 상쇄되니까 계산할게 많이 줄어들어서 훨씬 편해.'
이런 무자비하게 똑똑한 친구들 같으니라구!
여러 딥러닝 책을 펼칠 때마다 주춤하게 만드는 빽빽한 행렬식과 잔뜩 늘어놓은 미분 연산자 표시.
내용이 궁금하다가도 스윽 훑어보기만 하는데 곳곳에 보이는 무지막지한 수식들.
과연 이해는 고사하고 제대로 읽을 수 있을지 진지하게 고민하다 책을 덮은 경험이 많습니다.
딥러닝이 있는 곳에 늘 함께 있는 수식, 수학에 거부감이 별로 없거나 관련 분야 종사자들에게는 익숙하겠지만, 처음 접하는 사람에게는 꽤 높은 진입장벽입니다. 딥러닝에 관심이 있지만, 관련 수식 때문에 차일피일 미루거나, 조금 더 접근하기 좋은 책을 찾다 보니 딥러닝을 시작하는 게 계속 늦어지고 미뤄집니다. 이런 수식에 대한 부담을 덜어주는데 많은 도움이 되리라 생각합니다.
본격적인 얘기는 2장에서 퍼셉트론으로 시작합니다. '처음부터 모르는 용어가 나오네' 하며 씁쓸해하지 않아도 됩니다. 뭔지 친절하게 설명해 줍니다.
내용이 진행됨에 따라 그리스 문자와 수식이 계속 나타납니다. 그렇더라도 갑자기 수식이 튀어나오지는 않고, 등장인물 둘이 서로 설명과 질문을 번갈아 하며 수식을 완성해 나갑니다. 수식이 복잡해지면 간결하게 표시하기 위하여 어떤 그리스 문자로 대체하는지 알려줍니다. 수식이나 익숙하지 않은 문자 때문에 힘들어하지 않도록 설명을 곁들이는 것도 잊지 않습니다.
복잡하지 않은 예제로 딥러닝의 개념과 수식을 설명합니다. 3장까지 순전파와 역전파를 얘기하는데 쉽게 쉽게 읽힙니다. 읽는 대로 모두 이해가 되면 좋겠지만, 이 부분은 개인마다 차이가 있을 수 있다고 생각합니다. 크게 부담스러운 분량도 아니라 다음 장을 읽다가 언제라도 다시 보는 것도 괜찮다고 생각합니다.
등장인물을 따라 직접 수식을 풀어본다면 시간은 걸리겠지만 이해도는 그만큼 높아지리라 봅니다.
읽어가다 보면 원리는 생각보다 간단하다는 느낌을 받습니다.
그 원리를 수식으로 풀어나가고, 궁극적으로 우리가 원하는 대로 결과를 도출하도록 필요한 개념과 수식을 구성해 나가는 게 쉽지 않다는 걸 어렴풋이 알 수 있습니다.
프로그램이 주어진 데이터를 통해 판단에 필요한 정보를 추출할 수 있도록 프로그램하는 문제입니다.
4장 합성곱 신경망은 순전파와 역전파를 기본으로 합성곱에 필요한 개념을 추가하여 수식을 구성하는 모습을 보여줍니다. 책에서 가장 많은 수식과 도표가 있는 장입니다. 등장인물들이 수식을 풀어가는 테크닉을 감상하는 것도 나쁘지 않다고 않은 것 같습니다.
5장은 2장부터 4장까지 내용을 파이썬으로 구현하는 것을 단계별로 보여줍니다. 수식을 코드로 구현하는 것 이상이 들어있습니다.
여러 연구자들 덕분에 간결한 수식으로 딥러닝을 만날 수 있습니다. 고맙습니다.
한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.
