[❓질문] 학습손실 그래프 변동성 문제

[익명(180.224)]

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이건 regression task에서 살펴본 학습 손실 그래프,

이건 classification task 에서 살펴본 학습손실 그래프인데, 둘다 같은 모델에 출력층만 다르게 했음에도 loss 함수가 달라서인지 classification이 학습손실 변동성이 심합니다. 보통 classification이 더 좋은게 일반적인데, 이거 왜 이런지 아시는 분 있으시나요? 

[익명(218.237)]

classification을 regression으로 풀었다는거지?

[익명(218.237)]

개념적으로 설명하면 classification 문제를 regression으로 풀면 1. regression의 경우엔 정답 label 값으로 가까워 지는 학습밖에 못함. 2. BCE 같은 classification 용 loss를 쓰면 정답 label로 가까워 지는 학습 + 오답 label에서 멀어지는 학습 두가지를 한번에 함

[익명(180.224)]

그렇다면 요지는 두가지 학습을 하는 classification loss 함수가 더 변동성이 클 수 밖에 없다는 건가요?

[익명(221.151)]

아니, 오히려 학습 설계가 잘못되었을 가능성 높음 - dc App