인프런 커뮤니티 질문&답변
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학습 과정중에 궁금한게 있어서 질문합니다.
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EAST 모델의 코드를 보니 트레이닝 과정중에 accuracy, validation loss 는 따로 계산을 하지 않던데 그러면 과적합이 일어나는지는 어떻게 확인해야 하는지 궁급합니다.
icdar2015 트레이닝 데이터셋에 10만번 학습이 이미 검증된 방법이라 따로 확인을 하지않아도 되는건가요?
또, 자동차 표지판이 아닌, 다른 커스텀 데이터셋으로 파인튜닝을 하거나, 새로 학습을 진행 할 때 validation loss없이 학습을 진행해도 문제가 없을지 궁금합니다.
답변 1
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AISchool
지식공유자
안녕하세요~. 반갑습니다.
먼저 답신이 늦어서 죄송합니다ㅠ.
1. icdar2015 데이터셋의 경우 말씀해주신대로 이미 어느정도 검증되어서 validation 에러 측정 없이 진행해도 큰 무리는 없습니다.
2. validation 데이터 없이 진행해도 무리가 없을 수도 있지만 일반적으로는 다른 커스텀 데이터셋을 포함해서 새로 학습할때 validation loss를 같이 측정해주는 것이 좋습니다. 현재 구현코드에서는 validation 데이터와 loss에 대한 계산이 따로 없는데 validation 데이터가 따로 없을 경우, training data의 일부를 나눠서 validation loss 계산에 사용하거나, 또는 정성적으로 중간중간 현재까지의 체크포인트 값으로 eval.py를 이용해서 prediction을 수행해보고 예측이 개선되는지 확인해보는 것도 한 가지 방법이 될 수 있습니다.
좋은 하루 되세요~.
감사합니다.