한 회사에서 신경망을 사용하고 성능이 저하될 때마다 재학습시킵니다. 현재 학습 작업은 SageMaker 분산 데이터 병렬 처리(DDP)를 사용하며 몇 시간이 걸립니다. 총 학습 시간을 줄이려면 어떤 변경을 해야 할까요?

정답은 분산 학습에 사용되는 학습 인스턴스 수를 늘리는 것입니다. SageMaker 분산 데이터 병렬 처리(DDP)는 여러 인스턴스에 걸쳐 데이터 배치를 분할하여 동시에 처리합니다. 인스턴스 수를 늘리면 각 인스턴스가 처리해야 할 데이터 양이 줄어들어 총 학습 시간이 단축됩니다. 오답인 '학습 epoch 수를 늘립니다'는 모델이 전체 데이터셋을 더 많이 반복하게 하여 학습 시간을 늘립니다. '숨겨진 계층당 뉴런 수를 늘립니다' 또는 '네트워크 계층 수를 늘립니다'는 모델 복잡성을 증가시켜 각 epoch의 학습 시간을 늘립니다.