메트릭러닝 기반 안경 검색 서비스 개발기(2)

본 글은 메트릭 러닝 기반 안경 검색 서비스 'Glass Finder' 개발기 2부로, 메트릭 러닝 기술의 발전 동향과 프로젝트에 적용된 모델 구조를 다룹니다. 메트릭 러닝은 주로 손실함수 변경을 통해 발전해왔으며, 초기 Softmax loss에서 시작하여 동일 클래스 이미지 임베딩을 가깝게 만드는 Contrastive loss 등으로 발전했습니다.

글에서는 이러한 손실함수들의 발전 과정을 설명하고, 실제 프로젝트에 적용된 기술적 내용을 상세히 소개하며, 모델 학습 과정에서 겪었던 어려움과 기술적 이슈들을 공유합니다. 이는 AI 기반 쇼핑 서비스 개발에 대한 깊이 있는 인사이트를 제공합니다.