개념
파라미터
모델이 학습 중 조정하며 기억처럼 사용하는 숫자 값.
핵심 포인트
- 모델이 학습하며 값을 조정하는 숫자로, 신경망의 가중치가 대표적이다.
- 학습이란 결국 이 수많은 파라미터를 데이터에 맞게 조금씩 바꾸는 과정이다.
- 파라미터 수가 많을수록 더 복잡한 패턴을 담을 수 있지만, 더 많은 데이터와 계산이 필요하다.
예시
"파라미터 수십억 개"라는 말은, 모델이 학습으로 조정한 숫자가 그만큼 많다는 뜻이다.
한 걸음 더
파라미터는 학습 중 바뀌는 값이고, 사람이 학습 전에 정하는 학습률·층 수 등은 "하이퍼파라미터"로 구분한다.