PyTorch로 MNIST 숫자 생성을 위한 GAN 구현 및 학습 과정 분석

핵심 기술

PyTorch를 사용하여 MNIST 손글씨 숫자를 생성하는 Generative Adversarial Network (GAN)을 처음부터 구현하고, 표준 모드 및 최적화된 모드를 포함하여 학습 과정을 상세히 공유합니다.

기술적 세부사항

• GAN 아키텍처 구현: PyTorch의 nn.Module을 활용하여 Generator와 Discriminator 신경망을 정의했습니다.
  • Generator: nn.Linear, nn.ReLU, nn.Tanh를 사용하여 임의의 잠재 벡터(latent vector)를 받아 이미지 픽셀 값으로 변환합니다.
  • Discriminator: nn.Linear, nn.LeakyReLU, nn.Sigmoid를 사용하여 입력 이미지가 실제인지 가짜인지 판별하는 확률 값을 출력합니다.
• 학습 과정: 적대적 학습 원리를 따라 Generator와 Discriminator가 상호 경쟁하며 학습됩니다.
  • real_loss: 실제 이미지에 대한 Discriminator의 손실.
  • fake_loss: 생성된 이미지에 대한 Discriminator의 손실.
  • d_loss: Discriminator의 총 손실 (real_loss + fake_loss).
  • g_loss: Generator의 손실 (Discriminator를 속이기 위한 손실).
• 하드웨어 지원: Apple Silicon (MPS), NVIDIA GPU (CUDA), CPU 등 다양한 장치에서 동작하도록 자동 장치 감지 기능을 구현했습니다.
• 모드별 성능 비교: 표준 모드와 라이트 모드(빠른 실험용)의 학습 시간, 파라미터 수, 품질을 비교했습니다.
  • Standard Mode: 60K 샘플, 30분 학습, 3.5M generator 파라미터, 높은 품질.
  • Lite Mode: 10K 샘플, 5분 학습, 576K generator 파라미터, 좋은 품질.
• 학습 안정화 기법: GAN 학습의 어려움을 극복하기 위해 Adam 옵티마이저(β₁=0.5, β₂=0.999), LeakyReLU, 배치 정규화(Batch Normalization) 등을 적용했습니다.
• MPS (Apple Silicon) 특화 처리: Apple Silicon 환경에서 메모리 관리를 위한 torch.mps.empty_cache()를 사용했습니다.
• 코드 구성 요소: 로깅, 모델 저장/로드, 시각화 도구, 메모리 최적화, Jupyter 노트북 통합 등을 포함합니다.

개발 임팩트

• GAN의 기본 원리와 실제 구현 과정을 깊이 이해할 수 있습니다.
• 딥러닝 모델의 하드웨어 호환성 및 최적화 전략을 배울 수 있습니다.
• 복잡한 모델 학습 시 발생하는 문제점을 진단하고 해결하는 경험을 쌓을 수 있습니다.
• 실험적인 코드 개발을 위한 모듈화 및 로깅의 중요성을 배울 수 있습니다.

커뮤니티 반응

작성자는 GitHub 저장소와 Hugging Face Space를 통해 프로젝트를 공유했으며, MNIST 숫자 생성을 성공적으로 시각화했습니다. 특히 "디지털 마법" 같았다는 표현으로 만족감을 드러내며 다른 개발자들의 경험을 묻고 있습니다.