가중치 궤적
학습 과정에서 모델의 파라미터인 가중치들이 고차원 공간상에서 이동하며 형성하는 경로를 의미한다. 단순히 최종 결과만 보는 것이 아니라 가중치가 변화하는 기하학적 패턴을 실시간으로 분석하여, 손실 곡선에 수치적 이상이 나타나기 전의 미세한 불안정성 징후를 선제적으로 포착할 수 있다.