핵심 요약
PyTorch CNN과 Rust 기반 RayBNN을 결합하여 MNIST 분류를 시도했으나, 커스텀 autograd 구현 과정에서 손실 함수가 증가하고 정확도가 개선되지 않는 기술적 문제를 공유했다.
배경
PyTorch의 CNN과 Rust로 구현된 생물학적 신경망(RayBNN)을 연결하여 엔드투엔드 학습 파이프라인을 구축했다. 하지만 학습 과정에서 손실이 증가하고 정확도가 10%에 머무는 문제가 발생하여 커스텀 역전파 구현 및 하이브리드 시스템 디버깅에 대한 조언을 구하고 있다.
의미 / 영향
서로 다른 언어와 프레임워크를 결합할 때 자동 미분 시스템의 일관성을 유지하는 과정에서 발생하는 기술적 난이도가 확인됐다. PyTorch의 표준 역전파 흐름을 따르지 않고 내부에서 그래디언트를 별도로 계산하는 방식은 디버깅을 어렵게 만드는 주요 원인이다. 하이브리드 시스템 설계 시 인터페이스 표준화와 연쇄 법칙의 엄격한 준수가 필수적이다.
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작성자가 매우 상세한 기술 정보를 제공하며 하이브리드 시스템의 디버깅에 대한 깊이 있는 조언을 구하고 있다.
주요 논점
01중립다수
PyTorch의 grad_output을 무시하고 Rust 내부에서 손실 그래디언트를 직접 계산하는 방식이 연쇄 법칙(Chain Rule)을 깨뜨릴 가능성이 크다.
합의점 vs 논쟁점
합의점
- 파이프라인의 데이터 형태(Shape)와 Adam 상태 전파는 정상적으로 작동한다.
- 그래디언트 값이 0이 아니며 샘플별로 변화가 존재한다.
논쟁점
- PyTorch의 grad_output을 사용하지 않고 내부에서 그래디언트를 재계산하는 방식의 수학적 정당성
실용적 조언
- PyTorch의 grad_output을 Rust 역전파 함수에 전달하여 연쇄 법칙을 준수할 것
- 수치적 미분(Numerical Differentiation)을 통해 Rust 측 그래디언트 계산 로직을 독립적으로 검증할 것
- 학습률을 대폭 낮추거나 Adam 옵티마이저의 하이퍼파라미터 설정을 재점검할 것
전문가 의견
- 하이브리드 시스템에서 역전파를 구현할 때는 프레임워크가 제공하는 외부 그래디언트 값을 반드시 입력으로 받아야 연쇄 법칙이 성립한다.
언급된 도구
PyTorch추천
딥러닝 프레임워크 및 CNN 구현
RayBNN중립
Rust 기반 생물학적 신경망 라이브러리
PyO3추천
Python과 Rust 간의 바인딩 도구
ArrayFire추천
CUDA 백엔드를 지원하는 고성능 연산 라이브러리
섹션별 상세
하이브리드 아키텍처 설계는 PyTorch CNN이 특징을 추출하고 Rust 기반의 RayBNN이 분류를 수행하는 구조이다. CNN의 출력인 [B, 784] 텐서가 torch.autograd.Function을 통해 Rust의 상태 공간(State-space) 모델로 전달된다. Rust 측에서는 PyO3 바인딩을 통해 ArrayFire와 CUDA를 사용하여 고속 연산을 수행하며, 최종적으로 [B, 10] 형태의 예측값을 반환한다.
커스텀 역전파 및 그래디언트 흐름을 위해 PyTorch의 loss.backward()가 호출되면 커스텀 backward 함수가 Rust의 역전파 루프를 실행한다. Rust 내부에서 softmax_cross_entropy_grad를 직접 계산하여 RayBNN의 파라미터를 업데이트하고, CNN으로 전달할 dL/dX를 계산한다. 작성자는 PyTorch의 grad_output을 Rust로 전달하는 대신 내부에서 동일한 수식을 재계산하는 방식을 택했다.
학습 실패 증상 및 디버깅 현황을 보면 15 에포크 학습 후에도 정확도는 10%에 머물며 손실값은 오히려 2.3에서 5.5로 증가하는 현상이 관찰됐다. 그래디언트가 0이 아니고 샘플마다 변화하며 CNN 특징값도 붕괴되지 않았음을 확인했으나 학습은 이루어지지 않고 있다. 작성자는 특히 하이브리드 시스템에서의 불투명한 역전파 과정과 커스텀 autograd 연동 방식의 오류 가능성을 의심하고 있다.
실무 Takeaway
- PyTorch와 Rust(RayBNN)를 PyO3로 연결한 복합 신경망 파이프라인을 구축함
- 커스텀 torch.autograd.Function을 사용하여 Rust 내부의 역전파 로직과 PyTorch를 연동함
- 수학적으로 동일한 손실 함수를 양쪽에서 별도로 계산하여 그래디언트를 전파하는 전략을 사용함
- 구현상의 오류로 인해 학습이 진행되지 않고 손실이 발산하는 문제가 발생함
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