정의
작은 계산 단위를 여러 겹으로 연결해 만든, 딥러닝의 기본 구조.
자세한 설명
작은 계산 단위를 여러 겹으로 이어 붙여 만든, 딥러닝의 기본 뼈대가 되는 구조입니다. 사람 뇌의 신경세포가 서로 신호를 주고받는 모습을 단순하게 본떴다고 흔히 설명되며, 입력이 여러 층을 지나는 동안 조금씩 다듬어져 마지막 결과로 나옵니다. 층의 수와 연결 방식을 어떻게 짜느냐에 따라 사진을 알아보는 모델, 글을 쓰는 모델처럼 쓰임이 달라집니다. 구조 자체의 복잡함보다는 실제로 내가 맡기려는 일에서 괜찮은 결과를 내는지를 판단 기준으로 삼는 것이 더 실용적입니다.
예를 들면
신경망 몇 층짜리 모델이냐는 말은 모델이 얼마나 복잡한지 묻는 것입니다.
체크포인트
구조 자체보다 이 모델이 내 일에 맞는 결과를 내는가를 기준으로 판단합니다.
관련 용어
용어 설명은 이해를 돕기 위한 안내입니다. 법령·세무·지원 제도의 정확한 기준은 관계 법령과 소관 기관의 최신 안내를 확인하세요.
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