안녕하세요!
CIFAR-100의 이미지 분류 task 수행 중, 궁금한 점이 생겨 질문드립니다!
<img title="1000epoch_EX_CIFAR100_Train.png" src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/87db7a95-f7ab-45dc-af2b-6f3943f41ee2/1000epoch_EX_CIFAR100_Train.png" alt="" width="400" height="300" /><img title="1000epoch_EX_CIFAR100_Test.png" src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/de50a7b3-3d0f-4f0f-a6c8-c521782d9ac7/1000epoch_EX_CIFAR100_Test.png" alt="" width="400" height="300" />
위 결과를 보면 optimizer 1로 학습한 모델의 training loss 가 훨씬 큼에도 Test acc는 비슷한 수준이거나 더 높은 수치를 기록하고 있습니다.
이러한 원인을 알 수 있을까요?

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딥러닝 학습 중, Training loss와 Test accuracy 간의 연관성