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안녕하세요.
좋은 강의 감사합니다.
Validation Data Set Augmentation 관련 문의드립니다.
tr_ds = image_dataset(tr_path, tr_label, image_size=IMAGE_SIZE, batch_size=BATCH_SIZE, augmentor=image_augmentor,
shuffle=True, pre_func=xcp_preprocess_input)
val_ds = image_dataset(val_path, val_label, image_size=IMAGE_SIZE, batch_size=BATCH_SIZE, augmentor=None,
shuffle=False, pre_func=xcp_preprocess_input)
Validation Set 부분은 Augmentation을 None으로 진행했는데요.
Augmentation을 None이 아닌 것으로 진행해도 성능에는 크게 문제가 없을 것으로 생각합니다. (별도 Test Set으로 평가했을 때, 평가 성능이 저하 된다거나 그렇진 않을 것 같아서요.)
Validation Set 부분도 Train Set과 마찬가지로 Augmentation을 진행해도 되지 않을까요? 딱히 구글링으로 명확한 답을 찾기 어려워 선생님의 의견을 얻어보고 싶습니다.
감사합니다.
답변 1
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안녕하십니까,
네, 맞습니다. Validation은 특별히 augmentation을 적용할 이유가 없습니다. 단 0~1 사이값으로 스케일링하여 학습 데이터를 만들었을 경우 validation 데이터도 동일하게 스케일링 해주는 정도만 적용해 주시면 됩니다.
감사합니다.