인프런 커뮤니티 질문&답변

두 가지 접근 방식 모두 유효하며, 어떤 방식이 "일반적"이라고 말하기는 어렵습니다. 둘다 장단점이 있는데요,

1. train.py에서 total loss를 사용하는경우

초기 실험 단계에서는 loss 조합을 바꿔 보기도 하고(e.g. StyleLoss만 사용한다거나) 하이퍼 파라미터를 하드코딩으로 바꿔보기도 하기 때문에 클래스로 캡슐라이징 하는것 보다 train.py에서 하드코딩하는게 초기 실험 단계에선 더 편한것 같습니다.

2. class로 캡슐라이징 하는 경우

캡슐라이징 하는 시점에서 이미 구조는 정해진것이나 다름 없습니다. 실험이나 학습을 반복적으로 돌려야 하는 경우는 이 방법이 실험을 관리하기 더 편할수 있습니다.

코딩 스타일에 따라도 달라질수 있어서 상황에 맞게 선택 하면 될것 같습니다. 개인적으로 코딩에는 오답은 있지만 정답은 없다고 생각합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. keymy00njae님께서 주신 질문은 딥러닝 모델 구현에서의 모듈화 및 구조에 대한 아주 좋은 질문입니다.

일반적으로 보면, loss.py와 같은 파일에서는 다양한 손실 함수들을 정의하고, 각각의 손실 함수가 어떤 역할을 하는지를 명확히 구분해 놓습니다. 이를 통해 코드의 모듈성을 높이고, 손실 함수를 개별적으로 테스트하거나 수정하기 쉽게 만듭니다.

손실 함수의 합인 total_loss를 train.py에서 직접 계산하는 방식은 매우 일반적입니다. 이는 실제로 모델을 훈련시키는 과정에서 다양한 손실 함수를 가중치를 통해 조합하고, 필요에 따라 새로운 loss term을 동적으로 조정할 수 있게 합니다. 따라서, train.py에서 total_loss를 계산하는 방식은 다양한 실험을 수행하고, 모델의 성능을 최적화하는데 매우 유용합니다.

강의 내용과 관련하여 손실 함수를 어떻게 구현하고 응용하는지에 대한 기존 설명을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크를 참고해 주세요:

• 딥러닝 모듈화와 손실 함수의 구현 방법
  

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