Doby's Lab

🤔 Problem오늘 다루어볼 문제는 어찌 보면 예전부터 궁금했으나 그에 대한 답을 감각적으로만 알고 있었고, 문제점으로 다루었을 때 어려울 것이라 예상했었기에 조금 미루어왔던 주제입니다. 오늘의 문제를 정의하기 전에 이것부터 얘기해 봅시다. 우리는 일반적으로 모델을 학습시킬 때, 배치 단위로 학습을 시킵니다. 그러면 예를 들어서 Input Tensor가 (4, 2)의 shape을 가진다고 했을 때, Batch Size가 16이라 해봅시다. 실제로 모델에 들어가게 되는 Input Tensor의 shape은 (16, 4, 2)가 될 것입니다. 이때, 모델의 Weight가 Batch Size에 따라서 똑같이 (16, weight shape)로 변하나요? 아닙니다. 그대로 (weight shape)을 유지하..

🤔 Problem문득 예전에 ViT를 구현해 놓은 코드를 보다가 그런 생각을 했습니다. '내가 저기서 nn.Parameter()를 왜 썼더라?' 지금 생각해 보면, 그냥 tensor를 써도 똑같은 코드일 텐데 말입니다. 이때 당시에 Attention을 구현하면서 Query, Key, Value를 만들어내기 위한 목적으로 Weight Matrix가 필요했었고, 여러 오픈 소스를 참고하면서 구현하다가 무심하게 썼었던 기억이 납니다.class ScaledDotProductAttention(nn.Module): def __init__(self, embedding_length, qkv_vec_length): ''' embedding_length : embedding 하나의 길이 -..