10년 넘게 당연시된 end-to-end backprop을 넘어서는 새로운 딥 네트워크 학습법
·2026.05.29 09:00
네트워크를 블록 단위로 나누어 독립적으로 학습함으로써 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 새로운 방식을 제안했다.
기존의 end-to-end backprop 방식은 전체 네트워크를 한꺼번에 메모리에 유지해야 하므로, AI 학습 시 심각한 리소스 부족 문제를 야기한다.
새로운 연구에서는 네트워크를 여러 **블록(blocks)**으로 나누어 각각 독립적으로 학습하는 방식을 제안한다. 핵심은 네트워크의 forward pass를 diffusion model이 신호를 노이즈 제거(denoising)하는 과정처럼 취급하는 것이다.
이 방식을 통해 메모리 요구량을 획기적으로 줄였으며, ViT, DiT, LLM 등 다양한 모델에서 end-to-end 방식과 동일한 성능을 구현했다. 해당 연구는 ICLR 2026에서 발표될 예정이다.
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