다층 퍼셉트론 구조

다층 퍼셉트론의 구조는 일반적으로 정보가 한 방향으로 흐르는 순방향 신경망의 형태를 띤다. 이 구조는 크게 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성된다. 각 층은 여러 개의 인공 뉴런(또는 노드)으로 이루어져 있으며, 층과 층 사이의 뉴런들은 완전 연결되어 있다.

입력층은 모델에 데이터를 제공하는 첫 번째 층이다. 이 층의 뉴런 수는 입력 데이터의 특성(피처) 수와 동일하다. 예를 들어, 28x28 픽셀의 흑백 이미지를 입력받는다면, 784개의 픽셀 값을 평탄화하여 784개의 입력 뉴런에 각각 할당한다. 입력층의 뉴런들은 별도의 계산을 수행하지 않고, 데이터를 단순히 다음 층으로 전달하는 역할만 한다.

은닉층은 입력층과 출력층 사이에 위치한 하나 이상의 층을 말한다. '은닉'이라는 이름은 외부에서 직접 관찰할 수 없는 내부 처리 계층이라는 의미에서 비롯되었다. 은닉층의 존재와 그 깊이가 다층 퍼셉트론이 선형 분리 불가능 문제를 해결할 수 있는 핵심이다. 각 은닉층 뉴런은 이전 층의 모든 뉴런으로부터 입력을 받아 가중합을 계산하고, 활성화 함수를 적용하여 비선형 변환을 수행한 후 그 결과를 다음 층으로 전달한다.

출력층은 신경망의 최종 결과를 생성하는 층이다. 이 층의 뉴런 수와 구성은 해결하려는 문제의 유형에 따라 결정된다. 이진 분류 문제에서는 하나의 뉴런과 시그모이드 함수를, 다중 클래스 분류 문제에서는 클래스 수만큼의 뉴런과 소프트맥스 함수를 사용하는 것이 일반적이다. 회귀 문제의 경우, 출력층은 일반적으로 하나의 뉴런과 선형 활성화 함수를 사용하여 연속적인 값을 예측한다.

다층 퍼셉트론의 기본 구성 요소는 뉴런(또는 노드)과 가중치이다. 각 뉴런은 이전 층의 뉴런들로부터 입력 신호를 받아들이고, 이 신호들은 각 연결에 할당된 가중치와 곱해져 합산된다. 이 합산된 값은 활성화 함수를 통과하여 최종 출력 신호를 생성하며, 이 신호는 다음 층의 뉴런으로 전달된다.

가중치는 신경망이 학습하는 핵심 매개변수이다. 각 가중치는 두 뉴런 간 연결의 강도를 나타내며, 일반적으로 작은 무작위 값으로 초기화된다. 학습 과정에서 역전파 알고리즘과 경사 하강법을 통해 가중치는 네트워크의 전체 오차를 최소화하는 방향으로 반복적으로 조정된다. 가중치 행렬의 크기는 연결되는 층의 뉴런 수에 의해 결정된다. 예를 들어, 입력층에 3개의 뉴런, 은닉층에 4개의 뉴런이 있다면, 이들 사이의 가중치 행렬은 3x4의 크기를 가진다.

뉴런의 내부 계산은 체계적으로 이루어진다. 각 뉴런은 받은 입력과 가중치의 선형 조합인 가중합을 계산한 후, 여기에 편향(bias) 항을 더한다. 편향은 뉴런의 활성화 임계값을 조절하는 상수 항 역할을 한다. 이 결과값(z)은 활성화 함수 f에 입력되어 최종 출력 a = f(z)를 생성한다. 이 과정을 층별로 표로 정리하면 다음과 같다.

따라서, 다층 퍼셉트론의 복잡한 변환 능력은 이러한 간단한 뉴런들이 다층으로 쌓이고, 그 사이의 수많은 가중치 연결이 정교하게 조정됨으로써 얻어진다.

활성화 함수는 각 뉴런의 출력값을 결정하는 비선형 변환 함수이다. 이 함수는 입력층과 은닉층, 출력층의 각 노드에서 입력 신호의 가중합에 적용된다. 활성화 함수가 없으면, 다층 퍼셉트론은 아무리 많은 층을 쌓아도 단일 선형 변환의 반복에 불과해 복잡한 비선형 문제를 학습할 수 없다. 따라서 활성화 함수는 신경망에 비선형성을 부여하는 핵심 요소이다.

주요 활성화 함수의 종류와 특징은 다음과 같다.

함수의 선택은 모델의 성능에 직접적인 영향을 미친다. 렐루 계열 함수는 계산 효율성과 우수한 성능으로 은닉층에 주로 사용된다. 반면, 출력층의 활성화 함수는 해결하려는 문제의 성격에 따라 달라진다. 이진 분류에는 시그모이드 함수를, 다중 클래스 분류에는 소프트맥스 함수를, 회귀 문제에는 일반적으로 항등 함수(선형 함수)를 사용하는 것이 일반적이다.

순전파는 입력 데이터가 다층 퍼셉트론의 입력층부터 출력층까지 한 방향으로 전달되며 최종 출력을 계산하는 과정이다. 이 과정은 각 층의 뉴런이 이전 층의 출력값을 받아 가중 합을 계산하고, 활성화 함수를 적용하여 자신의 출력값을 생성하는 방식으로 진행된다.

계산은 수학적으로 선형 변환과 비선형 변환의 반복으로 이루어진다. 특정 은닉층의 한 뉴런 j의 출력 a_j^[l]은 다음과 같은 공식으로 구해진다. 먼저, 이전 층(l-1)의 모든 출력 a_i^[l-1]에 해당 연결의 가중치 w_ji^[l]를 곱하고 편향 b_j^[l]을 더한 가중 합 z_j^[l]을 계산한다. 그런 다음 이 z_j^[l]에 활성화 함수 g^[l]을 적용하여 최종 출력 a_j^[l]을 얻는다. 이 과정을 모든 은닉층과 출력층에 대해 순차적으로 반복하여 최종 예측값을 도출한다.

순전파의 최종 결과물은 모델의 예측값이며, 이 값은 이후 손실 함수를 통해 실제 목표값과 비교된다. 이 비교로 계산된 오차는 역전파 알고리즘의 입력으로 사용되어 각 가중치와 편향을 업데이트하는 데 활용된다. 따라서 순전파는 신경망이 입력에 대한 반응을 생성하는 추론 과정의 핵심 단계이다.

역전파 알고리즘은 다층 퍼셉트론의 학습을 가능하게 하는 핵심 메커니즘이다. 이 알고리즘은 네트워크의 출력에서 발생한 오차를 출력층부터 입력층 방향으로 거슬러 올라가며 각 가중치에 대한 오차의 기울기(그래디언트)를 계산한다. 계산된 기울기는 경사 하강법과 같은 최적화 알고리즘에 사용되어 가중치를 업데이트하고, 네트워크의 전체 오차를 최소화하는 방향으로 조정한다.

알고리즘의 작동은 크게 네 단계로 요약된다. 첫째, 입력 데이터에 대한 순전파를 수행하여 최종 출력값과 각 뉴런의 활성화 값을 계산한다. 둘째, 계산된 출력값과 기대하는 목표값(레이블)을 비교하여 출력층의 오차를 구한다. 셋째, 연쇄 법칙을 활용하여 이 오차를 은닉층을 거쳐 입력층까지 역방향으로 전파시킨다. 이 과정에서 각 가중치가 전체 오차에 기여한 정도, 즉 손실 함수에 대한 가중치의 편미분 값이 계산된다. 마지막으로, 계산된 기울기에 학습률을 곱하여 각 가중치를 업데이트한다.

역전파의 효율성은 전체 오차에 대한 각 가중치의 민감도를 한 번의 순전파와 역전파 과정으로 모든 가중치에 대해 동시에 계산할 수 있다는 데 있다. 이는 각 가중치를 개별적으로 수치 미분하는 것에 비해 계산 복잡도를 획기적으로 줄인다. 그러나 기울기 소실 문제나 계산된 기울기의 정확성은 선택한 활성화 함수와 초기화 방법에 크게 의존한다[2].

경사 하강법은 다층 퍼셉트론을 포함한 신경망 학습의 핵심 최적화 알고리즘이다. 이 방법은 모델의 예측 오차를 나타내는 손실 함수의 값을 최소화하는 방향으로 가중치와 편향을 반복적으로 조정한다. 구체적으로, 현재 가중치에서 손실 함수의 기울기(gradient)를 계산하고, 이 기울기의 반대 방향으로 가중치를 업데이트한다. 기울기가 가파른 방향으로 크게 조정되며, 기울기가 완만해지면 조정 폭이 줄어들어 최소점에 수렴하게 된다.

학습률은 경사 하강법에서 가장 중요한 하이퍼파라미터 중 하나이다. 학습률이 너무 크면 최소점을 지나쳐 발산할 수 있고, 너무 작으면 수렴 속도가 매우 느려지거나 지역 최소점에 빠질 수 있다. 기본적인 경사 하강법은 전체 학습 데이터셋을 사용해 한 번의 기울기를 계산하므로 계산 비용이 크고 메모리 요구사항이 높다는 단점이 있다.

이러한 단점을 보완하기 위해 다양한 변형 알고리즘이 개발되었다. 주요 최적화 기법은 다음과 같다.

이러한 최적화 기법들은 기본 경사 하강법의 한계를 극복하고, 더 빠르고 안정적으로 신경망을 학습시키는 데 기여한다. 적절한 최적화 알고리즘의 선택은 모델의 수렴 속도와 최종 성능에 직접적인 영향을 미친다.

데이터 전처리는 다층 퍼셉트론 모델 학습의 효율성과 성능을 크게 좌우하는 필수 단계이다. 원시 데이터는 종종 서로 다른 척도, 범위, 분포를 가지거나 결측값과 이상치를 포함하고 있어, 이를 그대로 입력하면 학습이 불안정해지거나 수렴 속도가 현저히 떨어질 수 있다. 전처리의 주요 목표는 데이터를 모델이 효과적으로 학습할 수 있는 형태로 변환하는 것이다.

정규화는 전처리 과정의 핵심 기법 중 하나로, 모든 입력 특성의 값을 일정한 범위(주로 0에서 1 사이 또는 -1에서 1 사이)로 조정한다. 가장 일반적인 방법은 최소-최대 정규화와 표준화이다. 최소-최대 정규화는 각 특성의 최솟값과 최댓값을 이용해 선형 변환을 수행한다. 표준화(또는 Z-점수 정규화)는 각 특성의 평균을 0, 표준편차를 1이 되도록 변환하여 데이터의 분포를 조정한다. 이는 경사 하강법 기반의 최적화 과정에서 각 가중치 파라미터의 업데이트 속도를 균일하게 만들어 학습을 안정화시킨다.

이 외에도 범주형 데이터는 원-핫 인코딩을 통해 수치 벡터로 변환해야 한다. 결측값은 평균값 또는 중앙값으로 대체하거나, 해당 샘플을 제거하는 방식으로 처리한다. 이상치는 모델을 왜곡할 수 있으므로 탐지 후 제거하거나 조정한다. 모든 전처리 파라미터(예: 훈련 세트의 평균과 표준편차)는 반드시 훈련 세트에서만 계산하여, 동일한 변환을 검증 세트와 테스트 세트에 적용해야 한다. 이는 데이터 누출을 방지하고 모델의 일반화 성능을 정확히 평가하는 데 중요하다[3].

배치 학습은 전체 학습 데이터 집합을 하나의 배치로 간주하여 한 번에 처리하는 방식이다. 신경망의 가중치와 편향은 모든 학습 샘플에 대한 오차의 합(또는 평균)을 계산한 후, 이를 바탕으로 한 번만 업데이트된다. 이 방법은 메모리 사용량이 크고 계산 비용이 높을 수 있지만, 전체 데이터의 경향을 반영한 안정적인 경사 하강법 업데이트가 가능하다. 대규모 데이터셋을 처리할 때는 컴퓨팅 자원이 많이 필요할 수 있다.

온라인 학습 또는 확률적 경사 하강법은 각 학습 샘플마다 가중치를 업데이트하는 방식을 말한다. 네트워크는 하나의 입력 데이터를 처리한 직후 오차를 계산하고, 이를 즉시 역전파하여 매개변수를 조정한다. 이 방식은 메모리 요구 사항이 낮고, 데이터가 순차적으로 유입되는 실시간 학습 환경에 적합하다. 그러나 각 업데이트가 단일 데이터 포인트에 기반하기 때문에 경사 하강법의 경로가 불안정하고 노이즈가 많을 수 있다.

두 방식 사이의 절충안으로 미니배치 학습이 널리 사용된다. 이는 전체 데이터를 작은 그룹(미니배치)으로 나누어, 각 그룹마다 평균 오차를 계산하고 가중치를 업데이트한다. 이 방법은 배치 학습의 안정성과 온라인 학습의 효율성을 일정 수준 결합한다. 미니배치의 크기는 하이퍼파라미터 튜닝의 중요한 요소가 된다.

학습 방식을 선택할 때는 데이터의 크기와 특성, 사용 가능한 하드웨어 자원, 그리고 모델이 수렴해야 하는 속도와 안정성 요구사항을 종합적으로 고려해야 한다.

과적합은 모델이 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상이다. 다층 퍼셉트론은 많은 매개변수를 가질 수 있어 과적합에 취약한 경향이 있다. 이를 방지하기 위한 주요 기법은 다음과 같다.

가장 일반적인 기법은 정규화이다. L1 정규화는 가중치의 절댓값 합을 손실 함수에 더하여 가중치를 희소하게 만드는 경향이 있다. L2 정규화는 가중치의 제곱 합을 더하여 가중치의 크기를 전반적으로 줄인다. 이 외에도 학습 과정에서 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하는 드롭아웃이 널리 사용된다. 이는 매 학습 단계마다 다른 네트워크 구조를 학습하는 효과를 내어 앙상블 학습과 유사한 역할을 한다.

학습 데이터가 충분하지 않을 때는 데이터 증강이 유용하다. 이는 기존 학습 데이터에 회전, 이동, 노이즈 추가 등의 변형을 가해 인공적으로 데이터를 늘리는 방법이다. 또한, 학습 과정에서 검증 세트의 성능을 지속적으로 모니터링하여 성능이 저하되기 시작하면 학습을 중단하는 조기 종료도 효과적인 방법이다. 은닉층의 수나 뉴런의 수를 줄여 모델 용량 자체를 감소시키는 것도 근본적인 해결책이 될 수 있다.

다층 퍼셉트론의 가장 중요한 장점은 단층 퍼셉트론이 해결할 수 없었던 비선형 문제를 처리할 수 있는 능력이다. 단층 퍼셉트론은 선형 분리 가능한 문제만 해결할 수 있어, XOR 게이트와 같은 간단한 비선형 문제조차 학습하지 못한다. 이는 단일 퍼셉트론이 하나의 결정 경계(초평면)만을 형성할 수 있기 때문이다.

다층 퍼셉트론은 하나 이상의 은닉층을 도입함으로써 이 한계를 극복한다. 각 은닉층의 뉴런(노드)은 활성화 함수를 통해 비선형 변환을 수행한다. 시그모이드 함수, ReLU, tanh와 같은 비선형 활성화 함수를 사용하면, 네트워크는 여러 개의 선형 결정 경계를 조합하여 복잡한 비선형 결정 경계를 근사할 수 있다. 이는 각 층이 입력 데이터를 새로운 비선형 특징 공간으로 변환하는 과정을 거치기 때문에 가능하다.

이러한 능력은 현실 세계의 대부분의 데이터가 본질적으로 비선형적이라는 점에서 매우 중요하다. 예를 들어, 이미지에서 객체를 인식하거나, 음성 신호를 텍스트로 변환하거나, 복잡한 시계열 데이터의 패턴을 예측하는 작업은 모두 고차원의 비선형 관계를 학습해야 한다. 다층 �퍼셉트론은 충분한 수의 은닉층과 뉴런을 가질 경우, 이론상 임의의 연속 함수를 원하는 정확도로 근사할 수 있다는 보편 근사 정리에 의해 그 능력이 뒷받침된다[4].

따라서 다층 퍼셉트론의 비선형 문제 해결 능력은 인공신경망이 단순한 선형 모델을 넘어 복잡한 인지 작업을 수행할 수 있는 기초를 마련했다. 이는 이후 등장하는 더 복잡한 심층 신경망 모델들의 핵심 원리로 자리 잡게 된다.

다층 퍼셉트론의 구현은 단순한 구조에 비해 상당한 복잡성을 수반한다. 은닉층의 수와 각 층의 뉴런 수를 결정하는 것은 경험과 실험에 크게 의존하며, 이는 하이퍼파라미터 튜닝이라는 별도의 최적화 문제를 야기한다. 또한, 역전파 알고리즘을 포함한 학습 과정의 코드 구현은 행렬 연산과 미분 계산을 정확히 처리해야 하므로 초보자에게 장벽이 될 수 있다. 네트워크 구조가 깊어질수록 이러한 구현의 복잡성은 급격히 증가한다.

계산 비용 측면에서 다층 퍼셉트론은 특히 대규모 데이터를 처리할 때 많은 자원을 소모한다. 순전파와 역전파 과정에서 발생하는 수많은 가중치와 편향의 곱셈 및 합 연산은 연산량을 폭발적으로 증가시킨다. 이는 학습 시간을 길게 만들며, 고성능 GPU나 TPU와 같은 특수 하드웨어에 대한 의존도를 높인다. 학습 데이터의 양과 모델의 크기가 커질수록 필요한 메모리와 전력 소비도 함께 증가하는 것이 일반적인 문제점이다.

다음 표는 모델 복잡도에 따른 계산 자원 요구 사항의 일반적인 추세를 보여준다.

이러한 높은 계산 비용은 실시간 응용 분야에의 적용을 제한할 수 있으며, 모델 개발과 실험의 반복 주기를 늦추는 요인이 된다. 따라서 효율적인 옵티마이저 선택, 배치 정규화 적용, 드롭아웃과 같은 기법을 통한 모델 경량화는 실제 구현에서 필수적으로 고려되는 요소이다.

다층 퍼셉트론은 패턴 인식과 분류 문제를 해결하는 데 널리 사용되는 기본적인 인공 신경망 모델이다. 입력 데이터에서 복잡한 특징을 학습하여 서로 다른 패턴을 구분하거나, 데이터를 미리 정의된 범주에 할당하는 작업에 효과적이다. 예를 들어, 손글씨 숫자 이미지를 입력받아 0부터 9까지의 숫자로 분류하거나, 이메일의 내용을 분석하여 스팸 메일과 일반 메일로 구분하는 데 활용된다.

분류 작업에서 다층 퍼셉트론은 일반적으로 소프트맥스 함수를 출력층의 활성화 함수로 사용한다. 소프트맥스 함수는 각 출력 뉴런의 값을 0과 1 사이의 확률 값으로 변환하며, 모든 출력 뉴런의 확률 합은 1이 된다. 이를 통해 네트워크는 입력 데이터가 각 클래스에 속할 확률을 출력하고, 가장 높은 확률을 가진 클래스로 최종 분류를 수행한다. 학습 과정에서는 주로 크로스 엔트로피를 손실 함수로 사용하여 모델의 출력 확률 분포와 실제 레이블 분포 사이의 차이를 최소화한다.

다층 퍼셉트론의 성공적인 패턴 인식은 은닉층의 존재 덕분이다. 은닉층은 입력 데이터의 선형적으로 분리할 수 없는 복잡한 패턴을, 여러 단계의 비선형 변환을 통해 고차원 공간에서 분리 가능한 형태로 변환한다[5]. 따라서 충분한 데이터와 적절한 네트워크 구조 하에서 다양한 종류의 패턴을 인식하고 정확하게 분류할 수 있는 능력을 갖춘다.

다층 퍼셉트론은 연속적인 값을 예측하는 회귀 분석 문제에 효과적으로 적용된다. 출력층의 뉴런 수를 하나로 설정하고, 활성화 함수를 항등 함수나 ReLU와 같은 선형 함수로 사용하여 연속적인 출력값을 생성한다. 손실 함수로는 예측값과 실제 목표값 사이의 차이를 측정하는 평균 제곱 오차나 평균 절대 오차가 주로 사용된다[6].

주가 예측, 수요 예측, 기온 예측과 같은 시계열 데이터 분석에 널리 활용된다. 또한, 공정 변수와 최종 제품 품질 사이의 복잡한 비선형 관계를 모델링하거나, 다양한 입력 특성으로부터 집값이나 생산량을 예측하는 데에도 사용된다. 이는 다층 퍼셉트론이 데이터에 내재된 복잡한 패턴과 비선형 관계를 학습할 수 있는 보편 함수 근사자의 능력을 가지기 때문이다.

회귀를 위한 다층 퍼셉트론 모델의 성능은 데이터의 규모와 품질, 특성 공학, 그리고 하이퍼파라미터 설정에 크게 의존한다. 과적합을 방지하기 위해 드롭아웃이나 L2 정규화 같은 기법이 적용되며, 배치 정규화는 학습 안정성을 높이는 데 도움을 준다.

단층 퍼셉트론은 입력층과 출력층만으로 구성된 가장 기본적인 신경망 구조이다. 이 모델은 선형 분리 가능한 문제, 즉 데이터를 하나의 직선이나 평면으로 구분할 수 있는 경우에만 효과적으로 작동한다. 대표적인 예로 AND 게이트나 OR 게이트 같은 논리 함수를 구현할 수 있다. 그러나 XOR 게이트와 같은 비선형 문제는 단일 층으로는 해결할 수 없다는 근본적인 한계가 있었다[8].

반면, 다층 퍼셉트론은 하나 이상의 은닉층을 포함한다. 이 추가적인 층과 비선형 활성화 함수의 조합 덕분에 모델은 복잡한 결정 경계를 학습할 수 있다. 은닉층의 뉴런들은 입력 데이터의 추상적인 특징을 계층적으로 추출하고 조합하여, 단층 구조로는 풀 수 없었던 문제들을 해결할 수 있게 한다. 따라서 다층 퍼셉트론은 단층 퍼셉트론의 표현력 한계를 극복한 모델로 평가된다.

두 모델의 구조적 차이는 학습 능력과 복잡성에 직접적인 영향을 미친다. 아래 표는 주요 차이점을 비교한 것이다.

결론적으로, 단층 퍼셉트론은 신경망의 개념적 출발점이지만 실용적인 적용 범위가 좁다. 다층 퍼셉트론은 은닉층의 도입으로 인공 신경망이 현실 세계의 복잡한 문제에 적용될 수 있는 기반을 마련했다. 이 구조적 진화는 이후 딥러닝으로 이어지는 핵심 계기가 되었다.

다층 퍼셉트론과 합성곱 신경망(CNN)은 모두 인공 신경망의 핵심적인 아키텍처이다. 다층 퍼셉트론은 완전 연결 구조로, 입력층의 모든 뉴런이 은닉층의 모든 뉴런과 연결된다. 이는 데이터의 전체적인 패턴을 학습하는 데 효과적이지만, 이미지나 시계열 데이터와 같이 공간적 또는 지역적 구조를 가진 데이터를 처리할 때는 비효율적일 수 있다. 반면, 합성곱 신경망은 합성곱 연산과 풀링 계층을 도입하여 이러한 한계를 극복한다.

두 모델의 핵심적인 차이는 연결 구조와 매개변수 공유에 있다. 다음 표는 주요 차이점을 비교한다.

합성곱 신경망은 다층 퍼셉트론의 발전된 형태로 볼 수 있다. CNN의 초기 합성곱층과 풀링층은 입력 데이터의 지역적 특징(예: 이미지의 모서리, 질감)을 계층적으로 추출하는 역할을 한다. 이렇게 추출된 고수준의 특징 맵은 종종 하나 이상의 완전 연결층(본질적으로 다층 퍼셉트론)으로 평탄화되어 연결되어, 최종적인 분류나 회귀 작업을 수행한다[9]. 따라서 현대의 복잡한 CNN 아키텍처는 다층 퍼셉트론을 자신의 일부로 포함하고 있다고 말할 수 있다.

요약하면, 다층 퍼셉트론은 다양한 신경망 모델의 기본 구성 요소를 제공하는 범용적인 프레임워크이다. 합성곱 신경망은 이 기본 구조 위에, 공간적/지역적 데이터의 효율적 처리를 위한 합성곱층과 풀링층이라는 전문적인 모듈을 추가한 특화된 아키텍처이다.

은닉층의 수와 각 은닉층 내 뉴런의 수는 다층 퍼셉트론의 성능과 일반화 능력을 결정하는 핵심적인 구조적 하이퍼파라미터이다. 이 값들은 모델의 용량, 즉 학습할 수 있는 함수의 복잡성을 직접적으로 조절한다. 너무 적은 수의 층과 뉴런은 모델의 표현력을 제한하여 훈련 데이터조차 제대로 학습하지 못하는 과소적합을 초래한다. 반대로, 너무 많은 층과 뉴런은 모델이 훈련 데이터의 노이즈까지 암기하여 새로운 데이터에 대한 성능이 떨어지는 과적합을 유발할 수 있다.

은닉층의 수를 결정하는 것은 문제의 복잡성에 달려 있다. 일반적으로 단순한 선형 분리 문제나 회귀 문제에는 0개 또는 1개의 은닉층으로 충분하다. 이미지 인식, 자연어 처리와 같은 복잡한 비선형 패턴을 학습해야 할 경우에는 2개 이상의 깊은 은닉층이 필요하다. 그러나 층이 지나치게 깊어지면 기울기 소실 문제가 발생할 수 있으며, 계산 비용이 급격히 증가한다.

각 은닉층의 뉴런 수는 일반적으로 입력층의 뉴런 수와 출력층의 뉴런 수 사이의 값으로 설정한다. 널리 사용되는 경험적 접근법은 다음과 같다.

최적의 구조를 찾기 위해서는 체계적인 실험이 필수적이다. 격자 탐색이나 무작위 탐색과 같은 방법을 사용하여 다양한 층 수와 뉴런 수의 조합을 평가하고, 검증 세트의 성능을 기준으로 최선의 구성을 선택한다. 최근에는 베이지안 최적화나 자동화된 신경망 구조 탐색 기법도 활용된다.

다층 퍼셉트론의 성능은 모델 구조와 학습 과정을 제어하는 하이퍼파라미터의 설정에 크게 의존한다. 하이퍼파라미터 튜닝은 학습 전에 사용자가 직접 설정해야 하는 값들을 최적화하는 과정으로, 모델의 정확도, 학습 속도, 일반화 성능을 결정하는 핵심 단계이다. 이 과정은 주로 경험적 지식, 실험, 그리고 체계적인 탐색 방법을 통해 이루어진다.

주요 하이퍼파라미터와 튜닝 고려사항은 다음과 같다.

튜닝 방법에는 수동 탐색, 그리드 서치, 랜덤 서치, 그리고 베이지안 최적화나 자동화된 머신러닝(AutoML) 기법 등이 있다. 검증 데이터셋을 활용하여 서로 다른 하이퍼파라미터 조합의 성능을 평가하고, 테스트 데이터셋에서 최종 성능을 확인하는 것이 표준적인 절차이다. 이상적인 조합은 문제 도메인과 데이터의 특성에 따라 달라지므로, 반복적인 실험과 분석이 필수적이다.