기본 빌딩 블록 (Basic Building Block)
'기본 빌딩 볼록' 이라는 말은 어떤 복잡한 구조를 구성하는 가장 기초적인 구성 요소를 의미한다. 예를 들어, 집을 지을 때 벽돌 하나하나가 기본 빌딩 블록이 되는 것처럼, 딥러닝 모델에서는 Linear Layer 같은 간단한 레이어들이 모여서 복잡한 신경망을 구성하게 된다.
Linear Layer는 딥러닝 모델에서 데이터를 변환하고 처리하는 데 있어 가장 기본적인 작업을 수행한다. 이 레이어가 여러 개 쌓여서 복잡한 패턴을 학습하고, 더 높은 수준의 추상화를 이룰 수 있는 구조를 만들게 된다. 이렇게 기본 빌딩 블록을 쌓아가며 복잡한 모델을 구성하는 과정에서, 각각의 블록이 중요한 역할을 한다는 뜻이다.
예를 들면:
만약 이미지를 분류하는 모델을 만든다고 가정해보자. 이 모델은 여러 층의 레이어들로 구성된다. 각 층의 레이어들은 입력 이미지를 처리하면서 점점 더 복잡한 특징을 학습하게 된다.
- 초기 레이어: 가장 기본적인 특성(엣지, 색상 등)을 추출한다.
- 중간 레이어: 더 복잡한 패턴(모양, 질감 등)을 인식한다.
- 최종 레이어: 추출된 특성들을 종합해서 이미지를 분류한다.
여기서 초기 레이어들은 주로 Linear Layer 같은 기본 빌딩 블록으로 이루어져 있다. 이 기본적인 레이어들이 모여서 중간 레이어와 최종 레이어까지 연결되며, 전체 신경망이 복잡한 작업을 수행할 수 있게 된다.
결론적으로, '기본 빌딩 블록'은 딥런이 모델을 구성하는 가장 기초적인 구성 요소를 의미하며, 이런 기본 구성 요소들이 모여서 더 복잡하고 강력한 모델을 만드는 데 사용된다.
