딥러닝 관련 논문을 통해 빠르게 이해하고 실험 설계를 한 경험이 있나요?

딥러닝 실험을 팀과 함께 진행할 때 재현 가능한 실험 로그를 남기는 것이 가장 중요한 협업 도구가 됐습니다. 혼자 실험하면 기억으로 재현할 수 있지만, 팀원이 같은 실험을 이어서 진행하려면 어떤 파라미터로 어떤 조건에서 실행됐는지가 문서에 있어야 합니다. 인턴 때 ViT 논문 구현 실험에서 로그를 체계적으로 남기지 않은 초반 실험들은 나중에 비교 기준으로 쓸 수 없었고, 팀원이 같은 실험을 다시 해야 하는 상황이 생겼습니다. 그 이후로 실험을 시작할 때 파라미터·데이터셋·환경 설정을 먼저 정리하고 시작하는 것을 기본으로 삼았습니다. 로그가 쌓이면 실험 간 비교가 가능해지고, 그것이 팀 전체의 실험 속도를 높입니다.

개인 실험 기록이 팀 자산이 된다는 것을 그 경험에서 배웠습니다.