1. subconcept 뉴런을 그냥 feature layer 바로 뒤로 바꾸는게 더 직관적일 것 같은데 왜 뒤에 넣었냐
2. 고차원 데이터의 클러스터링을 하던지, 아니면 정말 잘 추출된 저차원 잠재벡터에서 클러스터링을 해야할텐데, 그 정도 레벨로 내려오면 그냥 오토인코더에 반지도학습  적용해서 cam쓰는게 나아보인다. 왜 subconcept을 명시적으로 클러스터링하는게 필요하냐
3. 고차원 클러스터링이면 문제가 더 클 것 같다