Residual Connection을 통한 Encoder-Decoder Attention 최적화

Understanding Transformers – Part 16: Preparing for Output Prediction with Residual Connections

Rijul Rajesh2026년 4월 29일1분intermediate

AI 요약

Context

Decoder 내 Self-Attention 및 Positional Encoding 정보의 과도한 유지 부담 발생. 출력 단어와 입력 단어 간의 관계 분석에 집중할 수 있는 구조적 분리 필요.

Encoder-Decoder Attention 단계에 Residual Connection을 추가하여 이전 레이어의 정보 전달 최적화
Residual Connection 도입을 통해 Self-Attention 정보 보존 부담을 제거하고 입력-출력 관계 분석에 집중하는 구조 설계
Decoder 토큰 표현 값들을 Fully Connected Layer로 전달하여 최종 출력 토큰 선택 로직 구현
다중 토큰 후보군 중 최적의 값을 선택하기 위한 Linear Transformation 과정 적용

실천 포인트

1. 깊은 신경망 설계 시 Gradient Vanishing 방지와 정보 효율성을 위해 Residual Connection 도입 검토

2. 특정 태스크(관계 분석) 집중을 위해 이전 단계의 상태 정보를 분리하는 아키텍처 설계 고려

3. 고차원 벡터 표현을 최종 클래스 확률로 변환하기 위한 Fully Connected Layer의 적절한 배치 확인

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