Deep Learning study

딥러닝 모델 배포: TorchScript vs ONNX 비교 포스트 요약: PyTorch 모델을 프로덕션 환경에 배포하기 위해 자주 사용하는 TorchScript와 ONNX 포맷의 원리, 워크플로우, 장단점을 깊이 있게 분석합니다. 코드 예제와 실전 팁을 통해 배포 파이프라인을 구축하는 방법을 단계별로 소개합니다. 1. 배포의 필요성과 요구사항 연구 단계에서 개발한 PyTorch 모델을 프로덕션(서버, 모바일, 엣지) 환경에 안정적으로 배포하려면 다음 요구사항을 충족해야 합니다: 런타임 언어 독립성 (C++, Java, Python 외 환경 지원) 최적화된 성능 (저지연·높은 처리량) 버전·플랫폼 간 호환성 유지 보안·검증 기능 (static graph로 분석..

어텐션 메커니즘: Seq2Seq부터 Transformer까지 포스트 요약: RNN 기반 Seq2Seq 모델의 성능 한계를 극복한 어텐션(attention) 개념을 시작으로, Scaled Dot-Product Attention, Multi-Head Attention의 수식 유도와 PyTorch 구현 예시까지 심층 분석합니다. 1. 어텐션의 필요성 기존의 Seq2Seq 모델은 고정된 길이의 context 벡터만으로 전체 입력 시퀀스를 요약하기 때문에 긴 문장을 처리할 때 정보 손실이 발생합니다. 어텐션은 디코더가 매 타임스텝마다 인코더의 모든 히든 스테이트에 가중합을 적용해, 입력의 중요한 부분을 동적으로 참조할 수 있게 합니다.[1] 1.1 직관적 예시 “나는 사과를 먹었다”를 영어..

컨볼루션 신경망(CNN) 동작 원리 한눈에 보기 포스트 요약: CNN의 핵심 연산인 컨볼루션(합성곱) 연산을 수식 유도부터 구현 예시, 시각화, 하이퍼파라미터(필터 크기·스트라이드·패딩) 효과까지 단계별로 깊이 있게 분석합니다. 1. 서론 컨볼루션 신경망(CNN)은 이미지·영상 처리 분야에서 혁신을 일으킨 딥러닝 아키텍처입니다. 합성곱 필터를 통해 입력의 지역적 특징을 추출하고, 파라미터 공유로 모델을 경량화합니다. 이 글에서는 CNN의 기본 연산을 수학적으로 이해하고, PyTorch·NumPy 예제를 통해 직접 구현해 보며, 주요 하이퍼파라미터가 출력 크기와 정보 획득에 미치는 영향을 상세히 살펴봅니다. 2. 컨볼루션 연산의 수식 유도 2.1 1차원 컨볼루션 1차원 시퀀스 ..

GPU 메모리·연산 효율 최적화 팁 포스트 요약: 딥러닝 모델 학습·추론 과정에서 자주 병목이 되는 GPU 자원을 효율적으로 사용하는 방법을 소개합니다. Mixed Precision, Gradient Checkpointing, DataLoader 튜닝 등 실전 팁과 코드 예시를 수록했습니다. 1. 서론 딥러닝 모델 규모가 커질수록 GPU 메모리 사용량과 연산량이 주요 제약 요소로 떠오릅니다. 메모리 부족으로 인한 OOM(Out-of-Memory) 에러, 연산 시간 지연은 실험 속도를 크게 떨어뜨립니다. 이 글에서는 대표적인 최적화 기법들과 적용 예시를 다룹니다. 2. Mixed Precision 학습 2.1 개념 FP32 대신 FP16 연산을 활용해 메모리 사용량과 대역폭을 ..

자주 만나는 PyTorch 에러 & 해결법 모음 포스트 요약: PyTorch 사용 중 흔히 직면하는 대표적인 에러 유형과 원인, 해결 방안을 사례별로 정리했습니다. “size mismatch”, “CUDA out of memory”, “RuntimeError: expected ...” 등 실제 코드 예시와 함께 디버깅 팁을 제시합니다. 1. 에러 총정리 표 에러 메시지 원인 해결 방법 size mismatch 레이어 입력·출력 차원 불일치 모델 구조·입력 형태 확인, in_features·out_features 조정 CUDA out of memory GPU 메모리 부족 ..

데이터 증강(Data Augmentation) 기법 모아보기 포스트 요약: 이미지, 텍스트, 오디오 도메인에서 모델의 일반화 성능을 향상시키는 다양한 데이터 증강 기법을 이론 배경, 수식 설명, 구현 예시, 장단점 비교 표까지 자세히 소개합니다. 1. 서론 데이터 증강은 학습용 데이터에 인위적인 변형을 가해 데이터셋의 크기와 다양성을 증가시키는 기법입니다.[1] 이는 과적합을 완화하고 모델의 일반화 성능을 크게 향상시키며, 특히 데이터가 제한적일 때 필수적입니다. 2. 이미지 증강 기법 2.1 기본 기법 회전(Rotation), 수평/수직 뒤집기(Flip), 크롭(Crop) 컬러 조정(Color Jitter): 밝기(brightness), 대비(contrast),..

배치 정규화(Batch Normalization)의 비밀: 원리, 구현, 활용 포스트 요약: 배치 정규화는 딥러닝 학습을 안정화하고 수렴 속도를 높이는 핵심 기법입니다. 내부 공변량 변화(internal covariate shift) 개념부터 수식 유도, PyTorch·NumPy 구현 예제, 하이퍼파라미터 설정 팁, 그리고 다양한 정규화 기법 비교까지 자세히 다룹니다. 1. 서론 딥러닝 모델 학습 초기에는 학습률을 높게 설정하면 빠르게 수렴하지만, 깊은 네트워크에서는 gradient가 불안정해지는 문제가 발생합니다. Ioffe & Szegedy(2015)의 Batch Normalization은 내부 공변량 변화(internal covariate shift)를 줄여, 학습을 더 안정적이..

과적합(Overfitting) vs 과소적합(Underfitting): 원인, 진단, 해결법 완전 정복 포스트 요약: 머신러닝/딥러닝 모델이 데이터를 너무 지나치게 학습하거나(tailoring noise) 충분히 학습하지 못하는 문제의 원인을 이해하고, 진단 방법과 대표적인 해결책—including 정규화, 데이터 증강, 하이퍼파라미터 조정—을 상세히 다룹니다. 1. 과소적합 vs 과적합 정의 과소적합(Underfitting)은 모델이 데이터의 기본 패턴조차 학습하지 못해, 훈련 데이터와 테스트 데이터 모두에서 성능이 낮은 상태입니다.[1][2] 과적합(Overfitting)은 모델이 훈련 데이터의 노이즈까지 학습하여, 훈련 성능은 높지만 새로운 데이터에 일반화 성능이 떨어지는 현상..