learned-weights

학습된 가중치는 모델이 데이터로부터 확보한 수치 파라미터로, 입력에 대한 내부 표현과 결정 경로를 구성하여 출력을 생성합니다. 모델 성능은 이 가중치의 분포와 표현력에 의존하며, 파인튜닝·전이학습·정규화 같은 절차가 가중치 조정의 핵심 과정입니다. 소프트웨어 2.0 프레임에서는 가중치가 곧 기능 사양 역할을 하므로 관리·버전·검증 전략이 중요합니다.