728x90 PyTorch실무1 [PYTHON] Gradient 문제 해결을 위한 Batch vs Layer Normalization 2가지 수학적 차이와 7개 구현 방법 딥러닝 모델이 깊어질수록 우리는 필연적으로 기울기 소실(Vanishing Gradient)과 기울기 폭주(Exploding Gradient)라는 거대한 벽에 부딪힙니다. 파이썬을 활용한 신경망 설계 과정에서 이 난제를 해결하기 위해 가장 보편적으로 사용되는 도구가 바로 Batch Normalization(BN)과 Layer Normalization(LN)입니다. 하지만 많은 개발자들이 이 두 기법을 단순히 '정규화 도구'로만 취급하며, 내부의 수학적 메커니즘과 데이터 처리 차이에 따른 성능 최적화 포인트를 놓치곤 합니다. 본 포스팅에서는 이 두 정규화 기법의 수학적 근본 원리를 비교하고, 실무에서 마주하는 다양한 네트워크 구조(CNN, RNN, Transformer)에 따라 어떤 기법을 선택해야 하는지 .. 2026. 4. 28. 이전 1 다음 728x90
