DDP

🔹 1. 데이터 증강(Data Augmentation) 구현

데이터 증강은 모델이 더 일반화(generalize)되도록 도와주는 기술로, 이미지 데이터를 회전, 자르기, 색상 변화 등으로 인위적으로 늘리는 방법입니다.

예: PyTorch에서 CIFAR-10용 데이터 증강

from torchvision import transforms

transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),     # 무작위 자르기
    transforms.RandomHorizontalFlip(),        # 좌우 반전
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2),  # 밝기/대비 변화
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) # 정규화
])

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🔹 2. 다중 GPU 훈련 코드 (DataParallel 또는 DistributedDataParallel)

예: PyTorch에서 DataParallel 사용

import torch
import torch.nn as nn

model = AlexNet()  # 예시로 AlexNet 사용
if torch.cuda.device_count() > 1:
    print("Using", torch.cuda.device_count(), "GPUs")
    model = nn.DataParallel(model)

model = model.cuda()

더 나은 성능을 원하면 DistributedDataParallel을 권장합니다.

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🔹 3. AlexNet의 특정 레이어 분석

AlexNet은 2012년에 ImageNet 대회에서 우승한 CNN 구조입니다. 주요 특징은 큰 필터와 ReLU, 드롭아웃, 병렬 GPU 사용입니다.

예: 첫 번째 컨볼루션 레이어 분석

import torch
from torchvision.models import alexnet

model = alexnet(pretrained=True)
first_conv = model.features[0]  # 첫 번째 conv layer

print(first_conv)

# 출력: Conv2d(3, 64, kernel_size=(11, 11), stride=(4, 4), padding=(2, 2))

• 입력 채널 수: 3 (RGB)
• 출력 채널 수: 64
• 커널 크기: 11x11 (굉장히 큼)
• 스트라이드: 4 (크게 점프함 → 다운샘플링 효과 큼)

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🔸 보충 설명

기술	설명
데이터 증강	과적합 방지, 데이터 다양성 확보
다중 GPU 훈련	대규모 데이터/모델 훈련 속도 향상
AlexNet 분석	CNN 구조의 이해 기반 제공, 비교적 단순한 구조로 학습에 적합

좋습니다. 아래는 요청하신 세 가지 주제에 대한 심화 설명, 코드 예시, 시각화, 비교표입니다:

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✅ 1. DistributedDataParallel (DDP) 설명

🔹 개념

DistributedDataParallel (DDP)는 PyTorch에서 멀티 GPU 학습 시 가장 효율적인 방법입니다. 각 GPU에 모델의 복사본을 만들고, 각자 독립적으로 forward/backward 계산 후 gradient를 동기화(sync) 합니다.

🔹 주요 특징

• 속도: DataParallel보다 빠름
• 스케일링: 노드 간 분산 학습 가능
• 안정성: NCCL backend 사용으로 통신 최적화

🔹 코드 예시 (1 machine, 2 GPUs)

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
    torch.cuda.set_device(rank)

def train(rank, world_size):
    setup(rank, world_size)
    model = AlexNet().cuda(rank)
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])

    # loss, optimizer 정의 후 훈련 루프 구현 가능

def run_training():
    world_size = torch.cuda.device_count()
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size)

run_training()

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✅ 2. AlexNet 전체 아키텍처 시각화

🔹 아키텍처 요약

Layer Type	Parameters
Conv1 (ReLU)	11x11, 96 filters, stride 4
MaxPool1	3x3, stride 2
Conv2 (ReLU)	5x5, 256 filters
MaxPool2	3x3
Conv3 (ReLU)	3x3, 384 filters
Conv4 (ReLU)	3x3, 384 filters
Conv5 (ReLU)	3x3, 256 filters
MaxPool3	3x3
FC1 (Dropout)	4096
FC2 (Dropout)	4096
FC3 (Output)	1000 classes (ImageNet)

🔹 시각화 (의사 코드)

Input: 224x224x3
 ↓ Conv(11x11, 96) + ReLU
 ↓ MaxPool(3x3)
 ↓ Conv(5x5, 256) + ReLU
 ↓ MaxPool(3x3)
 ↓ Conv(3x3, 384) + ReLU
 ↓ Conv(3x3, 384) + ReLU
 ↓ Conv(3x3, 256) + ReLU
 ↓ MaxPool(3x3)
 ↓ FC(4096) + Dropout
 ↓ FC(4096) + Dropout
 ↓ FC(1000)
 ↓ Softmax

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✅ 3. 증강 기법 비교 (Data Augmentation Comparison)

🔹 주요 기법 비교

기법	설명	장점	사용 시기
RandomCrop	이미지의 임의 영역을 잘라냄	위치 다양성 증가	소형 이미지(CIFAR 등)
RandomFlip	좌우 반전	대칭 데이터 일반화	얼굴, 사물 등
ColorJitter	밝기/대비/채도 조정	조명 조건 다양화	자연 이미지
Rotation	이미지 회전	방향 일반화	로봇, 자율주행
Cutout/RandomErasing	무작위로 영역을 가림	강한 정규화 효과	과적합 방지
Mixup/CutMix	두 이미지 섞기	클래스 경계 부드럽게	딥러닝 대회 등

🔹 PyTorch 예시 조합

from torchvision import transforms

transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2),
    transforms.RandomRotation(15),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])

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🧠 요약 정리

항목	설명
DDP	GPU별로 병렬 학습 수행, 빠르고 안정적
AlexNet 구조	초기 CNN 모델로 큰 커널, 드롭아웃 사용. 8개의 레이어 구조
증강 기법 비교	이미지 다양성을 증가시켜 모델의 일반화 성능 향상