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TL;DR
작성자는 프로그래밍이나 그래픽 기능이 없는 Casio FX-82CE X에서 3×3 이진 MNIST 이미지를 입력으로 받는 단일 출력 뉴런 분류기를 손으로 구성했다. 9개 픽셀을 bias 없는 가중치와 연결하고 합산값의 부호로 0과 1을 판별했으며, 6개 이미지로 학습한 수동 Perceptron 방식은 validation accuracy 67.04%를 기록했다. 이후 training split의 0과 1을 1000 epoch 동안 SGD로 학습하자 같은 단순 구조에서 validation accuracy가 98.96%로 상승했다. 수동 학습에서는 1을 모두 맞혔지만 0 대부분을 놓쳤고, 자동 학습에서는 별도의 최종 가중치가 산출됐다.
섹션별 상세
작성자는 Casio FX-82CE X에서 프로그래밍이나 그래픽 기능 없이 계산기를 손으로 조작해 3×3 이진 MNIST 분류기를 구성했다. 9개 픽셀을 Fully Connected Layer를 거쳐 하나의 출력 뉴런에 연결하고, bias 없이 가중치 합의 부호로 0과 1을 판정했다. 6개 이미지로 Perceptron 방식 학습을 수행한 뒤 얻은 가중치는 "0 0 1 -1 2 -1 -1 1 -1"이었다.
수동으로 얻은 가중치를 휴대전화에서 MNIST validation 구간에 적용한 결과 정확도는 67.04%였다. 1을 모두 맞혔지만 0 대부분을 잘못 분류해 두 클래스 사이의 성능 차이가 컸다. 이 결과는 적은 학습 표본과 단순한 선형 분류 구조에서도 클래스별 판정 편향이 나타날 수 있음을 보여준다.
충분한 학습으로 구조의 성능 상한을 확인하기 위해 0과 1의 training split을 1000 epoch 동안 SGD로 학습했다. 자동 학습 결과 validation accuracy는 98.96%까지 올라갔고, 최종 가중치는 "-0.509 -4.451 0.086 -5.775 10.651 -7.630 -0.012 -2.560 2.304"로 수동 학습 결과와 달랐다. 같은 3×3 입력과 한 출력 뉴런을 유지하면서 학습 방식과 데이터 규모를 바꾼 비교라서, 구조보다 최적화 과정이 결과에 미친 차이를 확인할 수 있다.
용어 해설
- 퍼셉트론(Perceptron)
- — 퍼셉트론은 입력값에 가중치를 곱해 합산한 뒤 임계값으로 출력을 나누는 가장 단순한 신경망이다. 이 글에서는 bias 없이 3×3 이진 픽셀을 한 출력 뉴런에 연결하고, 합산값의 부호로 0과 1을 판별하는 학습 방식으로 쓰였다.
- 완전 연결층(Fully Connected Layer)
- — 완전 연결층은 앞 단계의 모든 입력 뉴런을 다음 단계의 뉴런과 연결하고 각 연결에 별도 가중치를 적용한다. 이 글에서는 3×3 이미지의 9개 픽셀을 하나의 출력 뉴런으로 줄여 이진 분류 결과를 계산하는 구조에 해당한다.
- 이진 분류(Binary Classification)
- — 이진 분류는 입력을 두 개의 클래스 중 하나로 나누는 문제다. 여기서는 MNIST의 숫자 0과 1만 사용하고, 출력 뉴런의 값이 0보다 크면 1, 그렇지 않으면 0으로 판정해 정확도를 계산했다.
- 검증 정확도(Validation Accuracy)
- — 검증 정확도는 학습에 직접 사용하지 않은 validation 데이터에서 정답을 맞힌 비율이다. 글의 수치는 휴대전화에서 MNIST validation 구간을 평가한 결과이며, 수동 학습에서는 67.04%, 1000 epoch 학습에서는 98.96%로 기록됐다.
- 확률적 경사 하강법(SGD)
- — SGD는 전체 학습 데이터를 한 번에 처리하기보다 샘플 또는 작은 묶음 단위로 손실의 기울기를 계산해 가중치를 갱신하는 최적화 방식이다. 글에서는 1000 epoch 동안 0과 1을 학습하는 자동 학습 과정에 사용됐으며, 수동 Perceptron 방식과 다른 가중치를 만들었다.
언급된 도구
Casio FX-82CE X중립
프로그래밍 기능 없이 3×3 이진 MNIST 분류기의 계산을 손으로 수행하는 데 사용됐다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 08. 22.수집 2026. 08. 22.출처 타입 REDDIT
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