2025-09-23 20:58
가중치(Weight)
- 여러 요소의 중요도를 숫자로 표현하여 최종 결과에 미치는 영향력을 조절
- 인공지능 분야에서 가중치는 데이터 패턴을 학습하고 예측을 수행하는 신경망의 핵심 요소로, 모델의 성능을 좌우
“더 중요한 것에는 더 큰 영향력을, 덜 중요한 것에는 더 작은 영향력을 부여하자.”
가중치의 형태
- 양수 가중치 (Positive Weight):
- 가장 일반적인 형태로, 해당 요소가 최종 결과에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 의미한다.
- 숫자가 클수록 영향력도 커진다.
- (예: 시험 성적에서 높은 점수는 최종 학점에 긍정적 영향을 미친다.)
- 음수 가중치 (Negative Weight):
- 해당 요소가 최종 결과에 부정적인 영향을 미친다는 것을 의미한다.
- 숫자의 절댓값이 클수록 부정적 영향력도 커진다.
- (예: 기업 평가에서 부채 비율이 높을수록 신용 등급에 부정적 영향을 미친다.)
- 0 가중치 (Zero Weight):
- 해당 요소가 최종 결과에 아무런 영향도 미치지 않는다는 것을 의미한다.
- 사실상 해당 요소를 고려하지 않는 것과 같다.