728x90 AI_ENGINEERING2 [PYTHON] CNN Receptive Field 수동 계산 방법 1가지와 아키텍처 튜닝 해결책 7가지 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)을 설계할 때 가장 많이 범하는 실수는 단순히 층을 깊게 쌓는 것에만 집중하는 것입니다. 하지만 객체 탐지(Object Detection)나 세그멘테이션(Segmentation) 모델에서 성능의 성패를 좌우하는 진짜 핵심은 출력층의 한 픽셀이 입력 이미지의 어느 정도 영역을 참조하는지를 나타내는 수용 영역(Receptive Field, RF)입니다.만약 탐지하고자 하는 객체의 크기에 비해 모델의 Receptive Field가 너무 작다면, 모델은 객체의 전체적인 맥락을 파악하지 못하고 국소적인 특징에만 매몰됩니다. 본 포스팅에서는 2026년 최신 딥러닝 아키텍처 튜닝 트렌드에 맞춰 RF를 수동으로 계산하는 수학적 메커니즘을 분석.. 2026. 4. 18. [PYTHON] GPU 메모리 부족(OOM) 현상을 해결하는 Gradient Accumulation 기법과 7가지 구현 방법 딥러닝 모델의 파라미터 수가 수십억 개로 늘어나고 고해상도 데이터를 다루게 되면서, 개발자들이 가장 빈번하게 마주하는 벽은 하드웨어의 한계, 즉 GPU 메모리 부족(Out of Memory, OOM)입니다. 특히 충분한 배치 사이즈(Batch Size)를 확보하지 못하면 학습이 불안정해지거나 성능이 저하되는 딜레마에 빠지게 됩니다. 파이썬(Python) 기반의 딥러닝 환경에서 하드웨어를 교체하지 않고도 대형 배치의 학습 효과를 누릴 수 있는 유일한 소프트웨어적 해결책이 바로 그래디언트 축적(Gradient Accumulation)입니다.본 포스팅에서는 2026년 최신 딥러닝 엔지니어링 표준에 맞춰, 물리적 배치 사이즈와 가상 배치 사이즈의 차이를 분석하고, 실무에서 OOM 문제를 완벽히 해결할 수 있는 .. 2026. 4. 17. 이전 1 다음 728x90
