개요HyperNetworks는 다른 신경망의 가중치(파라미터)를 생성하는 '메타 네트워크'입니다. 기존 딥러닝 모델이 정적인 파라미터를 학습하는 반면, HyperNetwork는 주어진 입력이나 조건에 따라 동적으로 파라미터를 생성합니다. 이 접근은 모델 경량화, 다작업 학습(Multi-task learning), 신속한 적응 학습(Few-shot/Meta-learning) 등에서 효율성과 유연성을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의다른 신경망의 가중치를 동적으로 생성하는 신경망Ha et al., 2016 첫 제안목적파라미터 재사용 및 생성 기반 동적 학습 구조 구현모델 간 유연한 파라미터 공유 가능필요성고정 파라미터 구조의 유연성 한계 극복Few-shot, Continual Learn..
