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model.evaluation 진행시 loss 문의
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안녕하세요.
유익한 강의 항상 감사합니다.
모델을 Train/Vaild 한 후, 낮은 Loss값(0에 가까운)과 높은 Accuracy 값이 나와서 Train이 잘 되었구나 라고 생각했는데요.
model.evaluation을 진행해보니 생각보다 높은 Loss와 상대적으로 Train때 보다 낮은 Accuracy가 나왔습니다.
108/108 [==============================] - 15s 134ms/step - loss: 2.5198 - accuracy: 0.7227
loss가 저렇게 높을 수도 있나요?
Train 진행시 첫번째 Epoch에서도 loss가 높듯이 model.evaluation 첫번째 epoch(?)에서도 loss가 높은걸까요?
감사합니다.
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안녕하십니까,
제 강의의 실습 코드 부분을 얘기하시는건지요? 아님 직접 작성하신 모델에서 나타난 이슈를 물어보시는건지요?
일단 직접 작성하신 모델에서 나타난 이슈라고 간주하고
제 생각엔 테스트 데이터 세트가 좀 더 어려운 데이터 세트 인것 같습니다. 예를 들어 개의 품종을 판단하는 모델이라고 할 경우, 학습과 검증 데이터에는 차이가 확연히 드러나는 품종들이, 테스트 데이터 세트에는 비슷한 품종들이(특히 사람도 눈으로 구분하기 힘들 정도의 비슷한 품종) 있다면 테스트 데이터세트에서 모델 성능이 떨어 질 수 있습니다.
테스트 데이터 세트의 어떤 Target값이 주로 예측이 틀리는지 함 확인해 보시고, 학습/검증/테스트 데이터 세트별로 Target값이 균일하게 배분되었는지 확인이 필요할 것 같습니다.
감사합니다.