3차
80:10:10 비율 (train : validation : test 의 csv 파일)
데이터 증강 샘플링, 오버 샘플링 적용해서 클래스 비율을 맞춤
Train Loss와 Validation Loss 간의 차이가 계속 존재하고 있으며, 특히 Validation Accuracy가 매우 낮은 상태로 유지
검증 정확도가 10% 부근 정체 -> 모델이 데이터 분포를 제대로 학습하지 못하고 있음.. 데이터의 불균형 문제 또는 모델이 너무 단순해서..? .. .
loss 불안정한 패턴은 학습과 검증 데이터 간 분포 차이 또는 과적합 때문일 수 있음
'팀프로젝트 - TailsRoute' 카테고리의 다른 글
| TEAM Project (12.02) - 데이터 전처리 (SAMURAI 적용, 데이터 양 조절) (0) | 2024.12.03 |
|---|---|
| TEAM Project (12.01) - SAMURAI, SAM 2 설치 (0) | 2024.12.02 |
| TEAM Project (11.29) - SAMURAI 적용 (0) | 2024.11.30 |
| TEAM Project (11.28) (0) | 2024.11.28 |
| TEAM Project (11.26) (0) | 2024.11.26 |
