인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요?

한기영강사 입니다.

말씀하신 답안 코드를 확인해보니, 코드가 두번 잘못 들어간 것을 확인했습니다.

제가 면밀히 살펴보지 못해서 코드가 잘못 작성된 점 양해 바랍니다.

바로 수정해서 업로드 하였답니다.

또한 질문하셨던 것처럼 두번 학습 시키다보면 자칫 과적합이 발생될 수도 있습니다.

이렇게 질문으로 문제점을 알려주셔서 정말 감사합니다.

좋은 하루되세요.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 남길우님!

학습을 두 번 시키는 것은 종종 모델의 성능을 개선하기 위한 여러 실험 중 하나로 사용되곤 합니다. 일반적으로 모델 학습을 여러 번 반복하는 이유는 다음과 같습니다:

1. 초기 가중치의 평균화: 각 학습 시도마다 다른 초기 가중치를 사용하게 되므로, 여러 번 학습을 하면서 더 좋은 초기화의 효과를 평균낼 수 있습니다.

2. 모델 튜닝: 경우에 따라서는 모델의 학습 과정을 다르게 설정하여 여러 번 학습시키면서 최적의 하이퍼파라미터를 찾기 위한 실험이 이루어질 수 있습니다.

그러나 학습을 여러 번 반복하게 되면 과적합의 위험이 증가할 수 있습니다. 따라서 각 반복 학습 후 검증 데이터 세트로 모델 성능을 평가하여 과적합을 방지하는 것이 중요합니다.

하지만 남길우님의 경우 참조답안에서 왜 학습을 두 번 시키는지를 정확히 이해하지 못하셨다면, 구체적인 코드나 지시 사항에 대한 리뷰가 필요할 수 있습니다. 혹시라도 참조 답안이나 다른 유사한 내용을 찾으실 수 있다면, 아래의 URL을 참고하시면 도움이 될 것으로 보입니다.

6일 만에 배우는 파이토치 딥러닝 기초 - MAPE 지표 문제에 대한 답변

이 게시물에서는 학습 및 평가 시 발생할 수 있는 문제점과 해결 방법을 상세히 설명하고 있어 비슷한 맥락에서 이해하실 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.