머신 러닝 모델에서 과적합(overfitting) 문제를 해결하고, 훈련 과정을 안정화시키기 위한 기법인 배치 정규화(batch normalization)는 PyTorch에서도 사용할 수 있습니다.

배치 정규화는 각 미니 배치의 입력 데이터를 표준 정규 분포로 변환하는 과정입니다. 이를 통해 훈련 데이터의 분포를 안정화하고, 학습 속도를 향상시킬 수 있습니다.

PyTorch에서 배치 정규화를 사용하는 방법은 간단합니다. torch.nn.BatchNorm1d 또는 torch.nn.BatchNorm2d 클래스를 모델의 층(layer)에 추가해주기만 하면 됩니다. torch.nn.BatchNorm1d는 1차원 데이터(예: 완전 연결 신경망)에 사용하고, torch.nn.BatchNorm2d는 2차원 데이터(예: 합성곱 신경망)에 사용됩니다.

배치 정규화는 모델의 층 뒤에 배치 정규화 층을 추가하는 형태로 적용됩니다. 예를 들어, 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다:

import torch
import torch.nn as nn

# 모델 정의
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 모델 인스턴스 생성
model = MyModel()

# 배치 정규화 층을 포함한 모델 사용
outputs = model(inputs)

위 코드에서 nn.BatchNorm1d(20)은 20개의 입력에 대한 배치 정규화를 수행합니다. 즉, 이전 층의 출력 데이터를 20개의 값에 대해 정규화합니다.

PyTorch의 배치 정규화는 훈련과 추론(inference) 시에 다른 동작을 수행합니다. 훈련 시에는 미니 배치 내의 평균과 분산을 계산하여 이를 사용하여 정규화합니다. 반면, 추론 시에는 훈련된 평균과 분산을 사용하여 정규화합니다.

이렇게 사용자가 파이썬 PyTorch에서 배치 정규화를 적용하는 방법을 알아보았습니다. 배치 정규화는 효율적인 학습과 모델의 일반화를 개선하는 데 도움이되는 강력한 도구입니다.

참고 문헌:

• PyTorch 공식 문서 - 배치 정규화
• Deep Learning Book - 깊은 학습 (한글 번역판)