TOML을 활용한 딥러닝 모델 설정 관리
딥러닝 프로젝트를 진행할 때 가장 번거로운 작업 중 하나는 수많은 하이퍼파라미터와 설정값을 효과적으로 관리하는 것입니다. 학습 모듈에서는 배치 크기, 에폭 수, 학습률 스케줄러 관련 값들이 필요하고, 데이터 전처리 단계에서는 훈련-검증 분할 비율, 이미지 증강 파라미터 등이 필요합니다.
이러한 설정들을 명령줄 인자로 전달하는 방식은 입력이 복잡해지고 관 ...
5월 23일 19:05에 게시됨