AI Deep Dive, Chapter 3. 왜 우리는 인공신경망을 공부해야 하는가? 10. K-fold Cross Validation

AI Deep Dive Note

Chapter 3 - 10. K-fold Cross Validation

• training, validation, test data로 나눌만큼 데이터 수가 많지 않을 때
• 예를 들어 전체 데이터가 120개 일 때, - 뭘 해도 잘 안됨..

필기

• 순차로 선택하진 말자. ex. 1-20.jpg (강아지) -> 편향
• 데이터 셋을 5개의 조합으로 만든 후, validation loss의 평균을 내자

• 가장 validation loss 평균이 작은 hyperparameter set을 고르는 데 사용 가능

• k-fold 활용

  • 산출된 hyperparameter set을 이용해 전체 모델을 다시 한번 training 시킨다

  • 혹은 모델이 5개다 라고 가정하고, 다수결로 결정할 수 있다.