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Mixed Precision Training: PyTorch에서 혼합 정밀도 학습 활용하기

Mixed Precision Training: PyTorch에서 혼합 정밀도 학습 활용하기1. 개요딥러닝 모델의 학습 과정에서 부동소수점 연산은 계산 성능과 메모리 사용량에 중요한 영향을 미칩니다. 최근 GPU 아키텍처는 FP16(half-precision) 연산을 최적화하여 더 빠른 연산 속도와 낮은 메모리 사용량을 제공하고 있습니다. PyTorch는 이러한 기능을 활용할 수 있도록 "Mixed Precision Training(혼합 정밀도 학습)"을 지원합니다. 이 글에서는 PyTorch에서 혼합 정밀도 학습을 활용하는 방법을 소개하고, 실습 예제와 함께 성능 개선 효과를 살펴보겠습니다.2. 혼합 정밀도 학습이란?혼합 정밀도 학습은 FP32(single-precision)와 FP16(half-prec..

CNN을 활용한 이미지 분류 모델 구현

CNN을 활용한 이미지 분류 모델 구현1. CNN(Convolutional Neural Network) 개요합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지와 같은 2차원 데이터의 패턴을 효과적으로 학습할 수 있도록 설계된 신경망입니다. CNN은 일반적으로 다음과 같은 계층을 포함합니다:합성곱 층(Convolutional Layer): 이미지의 특징을 추출하는 계층풀링 층(Pooling Layer): 특징 맵의 차원을 줄이고 중요한 정보를 유지하는 계층완전 연결층(Fully Connected Layer): 추출된 특징을 바탕으로 최종 분류를 수행하는 계층이번 포스팅에서는 CNN을 활용하여 이미지 분류 모델을 구축하는 방법을 단계별로 설명하겠습니다.2. 데이터셋 준비 (..