Chapter 89. 귀납적 편향(Inductive Bias): CNN의 지역성(Locality)과 ViT의 전역성(Global) 비교 Chapter 89. 귀납적 편향(Inductive Bias): CNN의 지역성(Locality)과 ViT의 전역성(Global) 비교 89.1귀납적 편향(Inductive Bias)의 정의와 기계 학습에서의 역할 89.2No Free Lunch 정리와 사전 가정의 필요성 89.3CNN의 귀납적 편향: 지역성(Locality) 가정의 수학적 기반 89.4CNN의 귀납적 편향: 변환 등변성(Translation Equivariance)과 가중치 공유 89.5수용장(Receptive Field)의 계층적 확장과 지역-전역 특징 구축 89.6CNN 아키텍처에서의 공간적 계층 구조(Spatial Hierarchy) 형성 89.7ViT의 설계 철학: 최소 귀납적 편향과 데이터 주도 학습 89.8자기 주의(Self-Attention)의 전역적 상호작용과 무제한 수용장 89.9ViT의 위치 임베딩을 통한 공간 정보 학습과 그 한계 89.10귀납적 편향 부재가 학습 효율성에 미치는 영향 분석 89.11소규모 데이터셋에서의 CNN 우위와 ViT의 과적합 문제 89.12대규모 데이터셋에서의 ViT 성능 수렴과 CNN 성능 포화 비교 89.13주의 맵(Attention Map) 분석을 통한 ViT의 전역적 특징 포착 입증 89.14CNN 피처 맵과 ViT 주의 맵의 시각적 비교 분석 89.15하이브리드 모델의 귀납적 편향 도입: 합성곱 패치 임베딩과 지역 주의(Local Attention) 89.16DeiT의 데이터 증강과 지식 증류를 통한 귀납적 편향 보완 전략 89.17Swin Transformer의 윈도우 기반 주의와 지역성 재도입 89.18ConvNeXt의 등장: CNN 아키텍처의 현대화와 ViT 설계 원리 차용 89.19일반화 성능 비교: 분포 이동(Distribution Shift)에 대한 강건성 분석 89.20전이 학습(Transfer Learning)에서의 CNN과 ViT 특성 비교 89.21연산 효율성 비교: FLOPs, 메모리 사용량, 추론 지연 시간 89.22귀납적 편향 스펙트럼 관점에서의 아키텍처 설계 원칙 89.23지역성과 전역성의 통합: 차세대 비전 아키텍처의 연구 방향