패러렐 레이어(Parallel Layer)는 주로 신경망 아키텍처에서 사용되는 개념으로, 여러 개의 층(layer)이 병렬로 구성되어 서로 독립적으로 입력 데이터를 처리하는 구조를 이른다. 패러렐 레이어는 데이터 흐름을 단순화하고, 처리 속도를 높이며, 다양한 특성을 학습할 수 있도록 돕는다.

패러렐 레이어는 주로 다중 입력, 다중 출력 구조를 가진 모델에서 볼 수 있으며, 각각의 레이어가 입력 신호를 독립적으로 변환하여 최종 출력으로 합쳐지게 된다. 이러한 구조는 예를 들어 CNN(Convolutional Neural Network)와 같은 이미지 처리 분야에서 채택되며, 다양한 필터를 통해 영상의 여러 특성을 동시에 추출할 수 있게 해준다.

이러한 패러렐 레이어는 합쳐진 후에도 서로 제공하는 정보를 보완하여 더 효과적인 결과를 도출할 수 있으며, 이를 통해 모델의 성능을 향상시키는 데 기여하게 된다. 병렬 처리의 특성 덕분에 계산 효율이 증가하며, 대규모 데이터 세트에 대한 학습이 보다 원활하게 이루어질 수 있다.

패러렐 레이어의 사용 예시로는, CNN의 잔차 학습(Residual Learning) 구조에서 볼 수 있으며, 여러 개의 동일한 아키텍처를 병렬로 배치해 서로 다른 특성을 학습하게 하는 방식이다. 이를 통해 모델의 복잡성을 증가시키면서도, 각 레이어가 독립적으로 학습할 수 있는 장점을 가질 수 있다.