핵심 요약 3줄순환 구조의 이해: PyTorch 학습은 데이터 흐름(Forward), 오차 계산(Backward), 가중치 갱신(Optimizer)의 반복으로 이루어집니다.표준 패턴 준수: zero_grad() -> backward() -> step()으로 이어지는 3단계 공식은 모델 학습의 정확도를 결정짓는 필수 루틴입니다.디버깅 포인트: 기울기(Gradient) 누적 현상을 방지하기 위해 매 에포크마다 초기화를 수행하는 것이 구현의 핵심입니다.1. Forward Pass (순전파): 데이터의 흐름순전파는 입력 데이터($x$)가 모델의 각 층(Layer)을 통과하며 연산을 거쳐 최종 예측값($\hat{y}$)을 산출하는 과정입니다.동작 원리: nn.Module을 상속받은 클래스의 forward() 메서..
