728x90 딥러닝아키텍처8 [PYTORCH] Max Pooling과 Average Pooling의 3가지 결정적 차이와 상황 별 해결 방법 딥러닝 아키텍처를 설계할 때 풀링(Pooling) 레이어는 모델의 공간적 불변성(Spatial Invariance)을 확보하고 계산 효율성을 높이는 핵심 요소입니다. 특히 PyTorch 프레임워크에서 제공하는 nn.MaxPool2d와 nn.AvgPool2d는 가장 빈번하게 사용되지만, 그 수학적 기저와 다운샘플링 과정에서 발생하는 정보의 성격은 판이하게 다릅니다. 본 가이드에서는 실무 데이터의 특성에 따른 최적의 풀링 선택 전략과 차원 문제를 해결하는 7가지 실전 예제를 상세히 다룹니다.1. 풀링 레이어의 본질적 역할풀링은 합성곱 레이어(Convolution Layer)를 통과한 피처 맵(Feature Map)의 크기를 줄이면서 중요한 정보를 압축하는 과정입니다. 주요 목적은 다음과 같습니다.차원 축소:.. 2026. 3. 24. [PYTORCH] 커스텀 Autograd 함수 구현 방법 2가지와 미분 비연속성 해결 방법 7가지 파이토치(PyTorch)의 가장 강력한 무기는 자동 미분(Autograd) 엔진입니다. 하지만 딥러닝 연구나 실무 프로젝트를 진행하다 보면, 파이토치가 기본적으로 제공하지 않는 특수한 연산을 수행하거나 미분 불가능한 함수(예: Step Function)를 근사 미분해야 하는 상황이 발생합니다. 이때 필요한 기술이 바로 커스텀 Autograd 함수(Custom Autograd Function)를 설계하는 것입니다. 단순히 nn.Module을 만드는 것과는 차원이 다른 이 기법은 연산 그래프의 심장부에 직접 개입하여 Forward와 Backward 로직을 정밀하게 제어할 수 있게 해줍니다. 본 가이드에서는 시니어 딥러닝 엔지니어의 관점에서 torch.autograd.Function을 활용한 독창적인 연산 설.. 2026. 3. 23. 이전 1 2 다음 728x90
