[딥러닝] 역전파 코드

내 질문

from collections import defaultdict
import numpy as np
from tqdm import tqdm
from sklearn.metrics import accuracy_score

def train_model(model):
    model.train()
    loss_list = []
    acc_list = []
    for x_train, y_train in tqdm(train_dataloader):
        outputs = model(x_train)
        loss = criterion(outputs, y_train)
        loss_list.append(loss.item())

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        pred = torch.argmax(outputs, dim=1)
        acc = accuracy_score(y_train, pred)
        acc_list.append(acc)
    return get_mean(loss_list), get_mean(acc_list)

이 코드에서 다음 세 줄의 역할에 대해 설명해줘

optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

Chat GPT 답변

이 세 줄은 PyTorch에서 모델을 학습시키기 위한 핵심 단계들입니다. 각각의 역할을 설명하자면:

1. optimizer.zero_grad():

이 함수는 모델의 모든 가중치에 대한 기울기(gradient)를 초기화하는 역할을 합니다. PyTorch에서는 역전파(backpropagation)를 할 때 기울기가 누적(accumulate)되기 때문에, 매번 학습할 때마다 기울기를 초기화해주어야 합니다. 그렇지 않으면 이전 학습의 기울기가 계속 더해지면서 잘못된 업데이트가 발생할 수 있습니다.

2. loss.backward():

이 함수는 역전파(backpropagation)를 통해 손실 함수(loss)의 기울기를 계산합니다. 이때 각 파라미터(가중치)에 대한 기울기가 계산되고, 해당 값이 각 파라미터의 .grad 속성에 저장됩니다. 이 과정은 체인 룰(chain rule)을 사용하여 계산됩니다.

3. optimizer.step():

이 함수는 optimizer가 각 파라미터의 기울기(gradient)를 사용하여 가중치를 업데이트하는 역할을 합니다. optimizer는 SGD, Adam 등 다양한 최적화 알고리즘을 기반으로 가중치를 업데이트하며, 이 단계에서 모델이 더 나은 방향으로 학습될 수 있도록 파라미터가 조정됩니다.

즉, 이 세 줄은 기울기 초기화, 역전파로 기울기 계산, 기울기를 사용한 가중치 업데이트의 순서로 모델을 학습시키는 핵심 부분입니다.