Network와 Arichiture와 Model은 뭐가 다를까?

아키텍처, 네트워크, 모델은 인공지능 및 딥러닝 분야에서 중요한 용어입니다. 각 용어의 의미와 그들 간의 주요 차이점은 다음과 같습니다:

1. 아키텍처 (Architecture):

   • 아키텍처는 딥러닝 모델의 기본 설계나 구조를 나타냅니다.
   • 네트워크의 레이어 구성, 유형 (예: CNN, RNN), 활성화 함수 등의 기본적인 구조나 패턴을 의미합니다.
   • 예시: LeNet, VGG, ResNet, Transformer 등이 특정 딥러닝 작업들을 위한 아키텍처입니다.

2. 네트워크 (Network):

   • 네트워크는 아키텍처의 구체적인 구현 또는 실체를 나타냅니다.
   • 아키텍처의 청사진을 기반으로 한 실제 연결 구조나 레이어들의 집합을 의미합니다.
   • 일반적으로 아키텍처와 네트워크는 많은 상황에서 교환하여 사용될 수 있지만, 아키텍처는 더 추상적인 설계를, 네트워크는 그 구현을 가리키는 경향이 있습니다.

3. 모델 (Model):

   • 모델은 네트워크의 구조뿐만 아니라 학습된 파라미터와 함께 전체적인 추론 및 예측 메커니즘을 나타냅니다.
   • 모델은 데이터로부터 학습된 알고리즘 또는 패턴을 의미하며, 이는 네트워크의 구조와 함께 해당 네트워크의 가중치와 바이어스를 포함할 수 있습니다.
   • 예시: ImageNet 데이터셋에서 학습된 ResNet 모델은 ResNet 아키텍처 (또는 네트워크)와 그에 따른 학습된 가중치 및 파라미터를 포함합니다.

요약하면, 아키텍처는 딥러닝 모델의 설계, 네트워크는 그 설계의 구현, 모델은 학습된 네트워크와 그 파라미터들을 모두 포함하는 개념입니다.