“Homogeneous”는 수학, 물리학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 쓰이는 단어입니다.
핵심 의미는 바로 “모양이나 성질이 일정하게 동일하다”입니다.
즉,
모든 구성 요소가 같은 구조나 형식을 가지고 있다는 뜻이에요.
이와 반대로
논문에서 자주 보이는 표현 중 하나가
“a series of homogeneous residual MLP blocks”
입니다.
이 문장은
“모두 같은 구조를 가진 residual MLP 블록들이 연속적으로 반복된다”는 뜻이에요.
즉,
각 블록이 동일한 형태의 구성 요소를 가지고 있다는 의미죠 👇
FC → Normalization → Activation → Skip Connection
이 패턴이 반복되면서 깊은 네트워크를 구성하는 겁니다.
PointMLP 논문에서는 다음과 같이 설명합니다:
“the mapping function can be written as a series of homogeneous residual MLP blocks”
이 문장은 곧,
PointMLP의 모든 stage가 동일한 형태의 residual MLP block으로 구성되어 있다는 뜻이에요.
즉 👇
블록 이름 | 구성 요소 | 구조 |
---|---|---|
블록 A | FC → Norm → ReLU → FC → Norm → ReLU + skip | ✅ |
블록 B | FC → Norm → ReLU → FC → Norm → ReLU + skip | ✅ |
블록 C | FC → Norm → ReLU → FC → Norm → ReLU + skip | ✅ |
➡️ 전부 동일한 패턴이므로 homogeneous architecture라고 부르는 거예요.
균질한 구조를 사용하면 다음과 같은 장점이 있습니다.
단순화된 설계
안정적인 학습 과정
성능 예측 용이성
Heterogeneous는 이질적인, 즉 서로 다른 구조나 성질을 의미합니다.
구조 예시 | 설명 |
---|---|
CNN + Transformer + GraphConv 조합 | → 서로 다른 구조의 네트워크가 섞인 heterogeneous architecture |
전부 MLP 블록으로 동일 | → homogeneous architecture |
즉,
모든 구성 요소가 동일하면 homogeneous,
서로 다르면 heterogeneous입니다.
Homogeneous residual MLP block
= “구조가 동일한 형태의 MLP 잔차 블록들을 반복해서 쌓은 것”
용어 | 발음 | 의미 | 예시 |
---|---|---|---|
Homogeneous | [호모지니어스] | 균질한, 동일한 구조 | Homogeneous residual MLP blocks |
Heterogeneous | [헤테로지니어스] | 이질적인, 다른 구조 | CNN + Transformer 혼합 구조 |