weight 단어에 대한 해석

**Weights(가중치)**는 원래 학습 과정에서 계속 바뀌는 **파라미터(숫자 값들, w)**가 라고 알고있었습니다.

딥러닝에서의 가중치는 다르게 보일 수 있습니다

1. 딥러닝에서 '지식'이란? = '숫자(Weights)' 그 자체

컴퓨터(AI)에게 "강아지"라는 지식은 우리가 생각하는 추상적인 개념이 아닙니다. AI에게 지식이란, 수천만 개의 뉴런들 사이를 연결하는 연결 강도(숫자), 즉 가중치(Weights)의 집합 그 자체입니다.

• 우리 뇌: "뉴런의 시냅스 연결이 강해졌다" = "무언가를 배웠다(지식)"
• AI 모델: "가중치(Weight) 숫자가 최적화되었다" = "학습이 끝났다(지식)"

그래서 엔지니어들은 **"학습된 결과물(지식) == 최적화된 가중치 덩어리(Weights)"**라고 동일시합니다. 그래서 변수명도 있는 그대로 weights라고 쓰는 것이죠.

 

그러면 가중치의 숫자가 최적화 되었다 이말은 어떤뜻을 담고있나를 생각해 봤습니다

2. 가중치(Weight) = 선의 "기울기(각도)"와 "위치"

먼저 제가 생각한 가중치는 머신러닝에서 흔하게 사용하는 파라미터로써 설명을 드리자면

 

중학교 때 배운 가장 쉬운 그래프 식을 떠올려 보세요.

 

y=ax+b

이 식 하나가 바로 그래프 위에 **직선(구분선)**을 그립니다. 여기서 AI의 **가중치(Weight)**가 바로 **a (기울기)**와 **b (절편/위치)**입니다.

 

• 가중치(a,b)가 엉망일 때 (학습 전):
  • 선이 엉뚱한 곳(예: 가로로 누워있거나)에 그어져 있습니다.
  • 개와 고양이가 섞여버립니다. (구분이 안 됨)
• 가중치(a,b)를 조절할 때 (학습 중):
  • 숫자 a를 조금씩 바꾸면 선이 빙글빙글 회전합니다.
  • 숫자 b를 조금씩 바꾸면 선이 위아래로 이동합니다.
• 가중치가 최적화되었을 때 (학습 완료 = DEFAULT 상태):
  • a와 b라는 숫자가 기막히게 조정되어서, 선이 개와 고양이 무리 사이를 완벽하게 대각선으로 가로지릅니다.

3. 최적화(Optimization)란?

사용자님 말씀대로 **"개와 고양이를 가장 잘 나누는 그 선의 '각도'와 '위치'를 찾아내는 과정"**입니다.

• 처음엔 a=0.1 (엉뚱한 선)로 시작했다가,
• 수만 번의 실패를 겪으며 "어? 조금 더 세워야겠는데?" 하고 수정해서,
• 결국 a=3.52 (완벽한 선)라는 최적의 숫자를 찾아내는 것.

이 **3.52**라는 숫자가 바로 우리가 방금 코드로 불러온 weights 안에 저장된 값입니다.

 

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4. 딥러닝(DeepLabV3)에서의 차이점

다만, 딥러닝은 2차원 평면보다 훨씬 복잡한 세계입니다.

• 단순한 모델: 직선 하나로 나눕니다. (선형 회귀)
• 딥러닝 모델 (DeepLabV3): 직선이 아니라 구불구불한 곡선이나 **입체적인 막(Hyperplane)**으로 나눕니다.
  • 왜냐하면 현실의 개와 고양이는 단순히 직선 하나로 딱 잘리지 않거든요. (개처럼 생긴 고양이도 있으니까요.)
  • 이 **"엄청나게 복잡하고 정교한 구불구불한 선"**을 만들기 위해 필요한 숫자가 수천만 개나 됩니다.
  • weights 변수 안에는 이 수천만 개의 숫자가 들어있고, 이 숫자들은 **"어떻게 선을 구부려야 개와 고양이를 완벽하게 감싸서 분리할 수 있는지"**에 대한 정보를 담고 있는 것입니다.

"최적화가 되었다는 것은 구분선이 명확하다는 것인가?"

더 정확히 말하면, **"구분선을 가장 명확한 위치에 긋기 위해 필요한 '숫자 좌표(가중치)'들을 완벽하게 찾아냈다"**는 뜻입니다.

우리가 weights = ...DEFAULT를 쓴다는 건, 남이 고생해서 찾아놓은 그 **"명당 자리 좌표(숫자)"**를 그대로 베껴와서 쓰겠다는 뜻입니다.

 

딥러닝에서의 최신모델인 디폴트모델을 weight에 담는것은 최적의 구분선을 담는다는것이고 

그 최적의 구분선을 담은 모델을 실행한다고 볼 수 있습니다