모델

model

모델은 아키텍처와 그 아키텍처에 대해 학습된 가중치 및 파라미터를 합친 것입니다.

데이터를 사용하여 특정 아키텍처를 학습시키면, 그 결과로 나오는 가중치와 편향값들이 모델을 구성하게 됩니다. 이러한 가중치와 편향값들을 통해 모델은 입력 데이터에 대한 예측이나 분류 작업을 수행할 수 있습니다.

모델의 예로 사전학습된(pre-trained) BERT, ImageNet에서 학습된 ResNet-50 등을 들 수 있습니다. 이들은 특정한 아키텍처를 기반으로 특정 데이터셋에서 학습된 가중치와 파라미터를 갖고 있습니다.