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Loss function 관련하여 질문드립니다.
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강사님 안녕하세요. test loss 및 validation loss 관련하여 질문드립니다.
train loss와 validation loss 플랏을 보고, 이 모델이 잘 학습이 되었는지 어떻게 판단해야 하는지가 궁금하여 질문드리게 되었습니다.
강의 코드를 활용하여 학습하고자 하는 데이터에 적용해 보았습니다.
같은 데이터여도, 모델을 어떻게 구성하는지에 따라 에폭에 따른 loss 값이 큰 차이를 보였습니다.
Case 1) 초기 epoch의 validation loss가 train loss보다 낮은 경우
Case 2 ) validation loss와 train loss의 차이가 큰 경우
Case 3) Validation loss가 감소하는 형태를 띄나, 크게 fluctuation 할 경우
Case 4) Validation loss가 크게 fluctuation하며, 감소하는 형태가 아닌 경우 (증가 -> 감소)
말씀드린 4가지 case 경우 모두, 최종적으로 loss 값 자체는 낮게 나왔습니다.
하지만 제가 이상적이라고 생각한 loss 곡선에는 모두 벗어나는것 같아서, 위 형태들도 학습이 잘 되었다고 판단할 수 있을지 궁금하여 질문드립니다! 감사합니다.
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안녕하세요.
먼저 모델 평가 및 개선은 종합적으로 봐야하기 때문에 손실 그래프로만으로 정확한 판단은 힘듭니다. 다만 그래프로만 봤을 때 4개 모두 학습은 잘 된 것으로 보여지고요. 학습 결과는 1,2는 오버피팅이고 3,4번이 좋다고 말할 수 있겠네요.
3,4번에서 발생되는 초반 변동은 초반에 모델 학습에 필요한 데이터가 충분하지 않아서 그럴 수도 있고요. 모델 파라메터 초기값 혹는 학습률의 문제 일 수도 있습니다. 또 다른 이유가 있을 수도 있고요. 따라서 일단 학습데이터 data split 비율을 높인다거나 모델 파라메터의 initialization 기법을 적용하거나 학습률을 좀 줄여보거나 할 수 있을 것 같습니다!
감사합니다.