feature-hierarchy

신경망 내부에서 저수준의 단순한 특징이 상위층으로 올라가며 점차 복잡한 조합으로 합쳐지는 구조적 개념을 가리킨다. 예컨대 픽셀 값이 에지로, 에지가 패턴으로, 패턴이 객체 부분으로 결합되는 식으로 입력이 추상화된다. 이러한 계층성은 모델이 복잡한 개념을 재사용 가능한 하위 표현으로 분해해 학습 효율을 높이게 만든다.