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Average Test loss 계산식 문의
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11_MILTI-LABEL-CLASSIFICATION-DROPOUT-BATCHNORMALIZATION.ipynb 파일의 테스트 셋 기반 Evaluation 코드 질문이 있어서 문의 드립니다.
test_loss /= len(test_batches.dataset)평균 Test loss를 보기 위해서는 뒤에 .dataset이 빠져야 되는 것이 아닌가 싶어서 문의 드립니다.
loss를 구하는 과정은 minibatch 단위로 구했기 때문에 minibatch로 나누어야 평균 Test loss가 아닌가 싶습니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
정수bot님, 테스트 셋에서의 평균 손실 계산과 관련하여 올려주신 코드의 문맥을 이해하는 데 도움이 되는 유사한 질문과 답변이 있습니다. 아래 링크를 통해 확인해 보실 수 있습니다:
해당 답변에서는 테스트 셋에서의 평균 손실(loss)을 어떻게 계산해야 하는지에 대한 설명을 제공하고 있습니다. 기본적으로, 전체 데이터셋 크기로 나누는 방식은 모델의 성능을 전체적으로 평가하는 데 유리합니다. 테스트 데이터셋의 각 샘플이 모델 평가에 미치는 영향을 균등하게 반영하기 위해 데이터셋 전체 크기로 나누는 방법을 사용합니다.
테스트 단계에서 전체 데이터셋으로 나누는 것은 모델의 일반화 성능을 정확하게 평가하기 위한 방법론적인 접근입니다. 이 방법은 모델의 성능을 평균적으로 측정하는 데 도움이 되며, 특히 다양한 크기의 배치를 사용할 때 유리합니다.
그러므로 .dataset이 붙어 있는 이유는 test_batches에 포함된 모든 데이터 샘플의 개수로 나누어 평균 손실을 계산하는 것이 목적입니다. 이렇게 함으로써 테스트 과정에서 각 샘플의 손실 값을 균등하게 평가할 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
감사합니다!