Building makemore Part 4: Backpropagation Ninja가 되는 법

요약

이 영상은 Andrej Karpathy의 'makemore' 시리즈 중 네 번째 파트로, PyTorch의 `loss.backward()` 같은 자동 미분 기능을 사용하지 않고 수동으로 역전파(backpropagation) 과정을 구현하는 방법을 다룹니다. 참가자들은 2-layer MLP 구조에 크로스 엔트로피 손실, tanh 활성화 함수, 배치 정규화(BatchNorm), 임베딩 테이블 등을 포함하여 전체 계산 그래프를 따라 기울기(gradients)가 어떻게 역방향으로 흐르는지 직접 경험하게 됩니다. 이 과정을 통해 참가자들은 신경망 최적화 원리에 대한 깊은 직관과 실질적인 이해도를 쌓을 수 있습니다.

핵심 포인트

• 자동 미분 함수(`loss.backward()`)에 의존하지 않고, 핵심 구성 요소(Cross Entropy Loss, BatchNorm 등)를 사용하여 역전파 과정을 직접 구현하는 방법을 학습합니다.
• 신경망의 최적화 과정에서 기울기(gradients)가 계산 그래프를 따라 어떻게 효율적으로 역방향으로 흐르는지 깊은 직관을 얻게 됩니다.
• 이 실습은 단순히 지식을 습득하는 것을 넘어, 참가자가 직접 코드를 작성하며 신경망 구조와 작동 원리를 몸으로 체화하도록 설계되었습니다.
• 배치 정규화(BatchNorm)나 임베딩 테이블 같은 복잡한 구성 요소가 전체 모델 최적화 과정에 어떻게 통합되는지 이해할 수 있습니다.