728x90 PYTORCH_OPTIMIZATION2 [PYTHON] Learning Rate Scheduler 선택 전략 2가지 : Cosine Annealing과 OneCycleLR의 차이 및 해결 방법 딥러닝 모델의 학습 성패를 좌우하는 가장 강력한 하이퍼파라미터는 단연 학습률(Learning Rate, LR)입니다. 고정된 학습률은 학습 초기의 빠른 수렴을 방해하거나, 학습 후반부에 전역 최솟값(Global Minimum) 근처에서 진동하며 수렴하지 못하는 문제를 야기합니다. 이를 해결하기 위해 파이썬(Python) 기반의 프레임워크들은 다양한 학습률 스케줄러(Learning Rate Scheduler)를 제공합니다. 본 포스팅에서는 현대적인 딥러닝 훈련 기법의 양대 산맥인 Cosine Annealing과 OneCycleLR의 작동 원리와 구조적 차이를 심층 분석하고, 실무 개발자가 마주하는 최적화 정체 현상을 해결할 수 있는 7가지 실전 코드 예시를 제안합니다.1. Cosine Annealing v.. 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
