구조 딥러닝 모델은 입력 실수 값으로부터 출력 실수 값을 계산하는 수학적 모델로, 일반적으로 다 계층으로 구성되며, 각 계층 사이의 입력 및 출력 역시 실수값 이어서 각 계층에서 수행하는 역할을 사람이 이해하기 어렵다는 특징을 가짐1
활용 및 발전방향
- 실무 적용: 모델 구조 개념을 실제 프로젝트나 업무 상황에 직접 적용해 이해를 심화한다.
- 연관 개념 학습: 관련 노트와 연결하여 맥락을 넓히고 응용 범위를 확장한다.
- 비교 분석: 유사한 방법론·도구와 비교하며 장단점을 파악한다.
- 참고 자료 탐색: 공식 문서나 전문 서적을 통해 더 깊은 이해를 추구한다.
- 사례 수집: 실제 사례를 꾸준히 수집하여 이 노트를 발전시킨다.
관련 노트
- GradCAM — 공유 키워드:
AI,실제,입력 - SHAP — 공유 키워드:
AI,실제,입력 - 베이지안 딥러닝 — 공유 키워드:
AI,실제,출력 - 소프트맥스 정규화 — 공유 키워드:
AI,실제,출력 - 집중 매커니즘 — 공유 키워드:
AI,실제,입력
Footnotes
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쉽게 활용하는 인공지능 비즈니스 ↩