728x90 딥러닝디버깅1 [PYTORCH] 모델 학습 중 Loss NaN 발생 시 7가지 체크리스트와 즉시 해결 방법 딥러닝 엔지니어를 괴롭히는 "Not a Number" 현상, 원인 분석부터 수치적 안정성 확보까지1. 서론: 왜 나의 모델은 NaN(Not a Number)을 뱉는가?PyTorch를 이용해 야심 차게 모델 학습을 시작했는데, 수십 에폭(Epoch) 잘 돌아가던 중 갑자기 Loss가 NaN으로 변하는 순간은 모든 개발자에게 공포입니다. NaN은 한 번 발생하면 연쇄적으로 모든 가중치를 오염시키며 학습을 불가능하게 만듭니다. 이 현상은 단순한 버그가 아니라 수치적 불안정성(Numerical Instability)의 결과인 경우가 많습니다. 본 가이드는 실무에서 마주치는 NaN의 근본 원인을 해부하고, 이를 해결하기 위한 전략적 접근법을 제시합니다.2. Loss NaN 발생의 주요 원인 비교 분석NaN이 발생.. 2026. 4. 4. 이전 1 다음 728x90
