인프런 커뮤니티 질문&답변

backward() 가 하는일은 역전파(backpropagation)를 통해 각 파라미터에 대한 gradient를 계산해 gradient buffer(누적 저장소)에 넣는 것입니다. 예를 들어 batch 로 256 개 데이터의 평균값으로 미분 계산을 하고 optimizer.step() 에서 파라미터 업데이트를 하는 것을 반복합니다. 아래 인프런 AI 인턴의 답변이 정확합니다. 감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. hehehe님.

질문해 주신 내용에 대해 간단히 설명드리겠습니다.

mini-batch gradient descent는 네트워크의 파라미터를 매 배치마다 업데이트하는 방식입니다. 이는 모든 데이터를 한 번에 업데이트하는 것과 달리, 전체 데이터셋을 여러 미니 배치로 나눠 각 미니 배치에 대해 업데이트하는 방법입니다.

각 미니 배치에 대해 다음과 같은 과정이 진행됩니다:

1. Forward Pass: 입력 데이터를 네트워크에 통과시켜 예측값을 계산합니다.
   
2. 손실 계산: 예측값과 실제값 사이의 손실을 계산합니다.
   
3. Backward Pass: .backward()를 호출하여 네트워크의 모든 파라미터에 대한 손실의 미분을 계산합니다.
   
4. 파라미터 업데이트: 미리 설정한 학습률(learning rate)에 따라 계산된 기울기를 사용하여 모델의 파라미터를 업데이트합니다.
   

질문에서 언급하신 코드와 관련해, .backward()는 단순히 역전파(Backpropagation)를 통해 각 파라미터의 기울기를 계산하는 역할을 합니다. 이 계산 후에 optimizer.step()을 호출하여 파라미터 업데이트가 이루어지게 됩니다. 따라서, 코드 흐름에서 forward와 backward가 연속으로 나타난다고 해서 매번 파라미터를 즉각적으로 업데이트하는 것이 아닙니다. 실제 파라미터의 변화는 optimizer.step() 이후에 발생합니다.

관련해서 더 많은 정보나 구체적인 코드가 필요하시다면, 아래의 유사한 질문을 참고하시면 도움이 될 것입니다:

• nn.CrossEntropyLoss() method 질문: 역전파의 작동 방식에 대한 설명을 들을 수 있습니다.
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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