가중치

뜻풀이

쉬운 AI 사전

1. [명사] (모델) 모델이 각 입력을 얼마나 중요하게 볼지 정해 놓은 숫자. 학습은 이 숫자를 조금씩 고치는 과정이다.

실무 AI 사전

1. [명사] (모델) 모델 파일에 저장되는 것은 사실상 가중치 모음이다. 공개 모델을 내려받는다는 것은 학습된 가중치를 받아 쓴다는 뜻이고, 오픈 웨이트 모델도 가중치만 공개한 경우를 가리킨다.

전문 AI 사전

1. [명사] (모델) 신경망에서 입력 신호에 곱해지는 학습 가능한 파라미터다. 출력은 y = f(Wx + b) 꼴로 계산되며, W가 가중치 행렬이고 b는 편향이다. 역전파로 기울기를 구해 갱신하며, 초기화 방식이 학습 안정성에 영향을 준다.

관용구/함께 쓰는 말

• 가중치 초기화 - 학습을 시작하기 전에 가중치에 처음 값을 넣는 일.
• 가중치 공유 - 여러 곳에서 같은 가중치를 함께 쓰는 구조.

쉬운 비유

요리 레시피에서 재료별로 정한 비율과 같다. 맛을 보며 소금은 줄이고 간장은 늘리듯 학습은 비율을 조금씩 고쳐 나간다.

예문

• 학습이 끝난 가중치를 파일로 저장해 두었다가 다음에 불러와서 썼다.
• 가중치가 너무 커지지 않도록 규제를 걸었다.
• 이 모델은 코드는 공개했지만 가중치는 공개하지 않았다.

헷갈리는 용어 비교

하이퍼파라미터

가중치는 학습 중에 데이터로부터 자동으로 바뀌는 값이고, 하이퍼파라미터는 학습 전에 사람이 정해 두는 값이다.

파라미터

가중치는 파라미터의 한 종류로, 보통 파라미터에는 가중치와 편향이 함께 들어간다.

맞춤법/표기법

바른 표기

가중치

주의할 표기

가중 치

원어

weight

다른 이름

웨이트, Weights, weights, 모델 가중치

참고

'파라미터'와 거의 같은 뜻으로 쓰이지만, 엄밀히는 편향을 뺀 곱하는 값만을 말하기도 한다.

관련어