PyTorch는 딥러닝을 구현하기 위한 파이썬 기반의 오픈 소스 라이브러리입니다. 이를 통해 우리는 신경망 모델을 구축하고 학습할 수 있습니다. 이러한 학습 과정에서 신경망 모델은 순전파(forward propagation)와 역전파(backward propagation) 단계를 거치게 됩니다.

순전파: 순전파 단계에서는 입력 데이터가 신경망을 통과하여 예측 값을 만들어냅니다. 각 층에서는 입력 데이터를 가중치와 활성화 함수를 사용하여 출력으로 변환합니다. 이러한 과정은 입력 데이터가 앞으로 전달되는 것과 같은 방식으로 작동합니다. 순전파 단계에서는 입력에 대한 예측 값과 실제 값 간의 차이를 계산하기 위해 손실 함수를 사용합니다.

역전파: 역전파 단계에서는 손실 함수의 값을 최소화하기 위한 가중치의 업데이트를 수행합니다. 이 단계에서는 순전파 단계에서 계산된 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 역방향으로 전파하여 각 가중치의 기여도를 계산합니다. 이 기여도에 따라 가중치를 업데이트하여 손실 함수의 값을 최소화하도록 조정합니다. 이러한 역전파 단계는 경사 하강법을 통해 가중치를 조정하고 모델을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

이처럼 파이썬 PyTorch에서는 순전파와 역전파를 통해 신경망 모델의 가중치가 학습되고 최적화되는 과정을 수행합니다. 순전파는 입력 데이터를 모델로 전달하여 예측 값을 생성하는 역할을 하고, 역전파는 손실 값을 역방향으로 전파하여 가중치를 업데이트하는 역할을 합니다. 이를 통해 신경망 모델이 학습 데이터에 적합하도록 조정되고, 더 나은 예측 결과를 얻을 수 있습니다.

참고 자료:

• PyTorch 공식 문서: https://pytorch.org/docs/stable/index.html