들어가며딥러닝 모델을 학습시키다 보면, 이런 상황을 한 번쯤 겪게 됩니다." 손실 (Loss)은 줄지 않고 Accuracy는 비슷하네 .. learning rate를 낮춰야 하나? gradient가 터졌나? " 처음에는 그냥 epoch을 늘리면 되겠지하며 돌렸지만학습이 오히려 불안정해지고 손실이 발산하는 경험을 했습니다. 이 문제를 해결하려면, 단순히 하이퍼파라미터를 감으로 조정하는 게 아니라모델 학습의 핵심 지표인 loss, grad_norm, learning_rate, epoch의 관계를 정확히 이해해야 했습니다. Loss - 모델이 얼마나 틀렸는가의 지표Loss (손실함수)는 모델의 예측값과 실제값의 차이를 수치화한 값입니다.즉, 모델이 얼마나 틀렸는가를 나타냅니다.MSE (Mean Squared..