JAX 네이티브 모듈, 필터링된 변환, 상태 유지 레이어, 엔드투엔드 학습 워크플로우를 활용한 Equinox의 상세 구현
A Detailed Implementation on Equinox with JAX Native Modules, Filtered Transforms, Stateful Layers, and End-to-End Training Workflows
TL;DR AI
1분핵심 요약
이 튜토리얼은 Equinox와 JAX로 신경망 모듈을 만들고, 이를 끝까지 학습시키는 방법을 보여준다.
eqx.Module, 정적 필드, PyTree, filter_jit와 filter_grad 같은 필터드 트랜스폼의 핵심 개념을 다룬다.
또한 BatchNorm 같은 상태 저장 레이어와 Dropout, Conv1d, LayerNorm 같은 구성요소도 설명한다.
마지막으로 Optax를 활용한 toy regression 예제로 더 깔끔한 파라미터 관리와 전체 학습 흐름을 연결한다.