딥 뉴럴 네트워크는 입력 데이터를 처리하여 복잡한 결정 경계를 형성하는 기하학적 시스템으로 볼 수 있습니다. 이러한 시스템에서 각 레이어는 입력 공간을 재형성하며, 이 과정에서 데이터 포인트가 결정 경계로부터 얼마나 떨어져 있는지를 의미 있게 보존해야 합니다. 이 거리는 깊은 레이어가 더 복잡한 패턴을 학습하는 데 중요한 역할을 합니다. 시그모이드와 ReLU 활성화 함수는 이러한 기하학적 맥락을 유지하는 데 서로 다른 영향을 미치며, 이로 인해 추론 비용에 차이가 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 MarkTechPost에서 확인할 수 있습니다.

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