일반적으로 모델은 추론(Inference) 기능과 학습(Training) 기능으로 나뉩니다.
1. 추론(Inference) 기능:
– 모델의 추론 기능은 주로 새로운 입력 데이터에 대해 예측이나 분류를 수행하는 역할을 합니다.
– 추론 모드에서는 최적화된 계산을 위해 학습과 관련된 부분이 비활성화되어 속도를 향상시킬 수 있습니다.
– 추론 모드에서는 모델이 예측 결과를 반환하고, 추가적인 학습이나 가중치 업데이트는 수행되지 않습니다.
2. 학습(Training) 기능:
– 모델의 학습 기능은 주어진 입력과 대상 출력 데이터를 사용하여 모델의 가중치를 조정하는 역할을 합니다.
– 학습 과정에서는 손실 함수를 사용하여 예측과 실제 값 사이의 오차를 계산하고, 이를 최소화하기 위해 역전파 알고리즘 등의 방법으로 모델의 가중치를 업데이트합니다.
– 학습 모드에서는 모델이 입력 데이터로부터 예측을 수행하고, 손실 함수와 옵티마이저 등을 사용하여 가중치를 조정합니다.
추론 기능과 학습 기능은 모델의 목적과 사용 방식에 따라 구분되며, 추론 모드는 주로 모델의 추론 기능을 최적화하기 위해 사용됩니다. 학습과 관련된 계산은 학습 모드에서 수행되며, 추론 모드에서는 해당 계산이 비활성화되어 최적화된 추론을 수행할 수 있습니다.