예를 들어, 딥러닝 모델의 각 층(layer)은 여러 개의 가중치를 가지며, 입력 피처와 연결되어 있습니다. 이러한 가중치는 모델이 학습하는 동안 조정되어 최적의 결과를 얻을 수 있도록 합니다.

모델이 학습을 통해 가중치를 조정하면, 적절한 입력에 대해 올바른 출력을 생성할 수 있습니다. 따라서, 가중치는 모델이 특정 작업을 수행하는 데 있어서 핵심적인 역할을 합니다.

가중치는 모델의 성능과 정확도에 매우 중요한 영향을 미치며, 이를 효과적으로 조정하는 것은 모델의 품질을 높이는 데 있어서 중요한 요소입니다.