문득 떠오른 생각을 실험을 통해 구현하려고 하니 관련 논문으로 입증된 것들이 안보여 불안해 질문합니다.


이미지 같은 경우 transfer learning을 할때 finetuning할 데이터의 사이즈가 pretrained 데이터의 사이즈와 안맞으면 앞에 projection layer를 붙여주지 않습니까.


제가 다루는 시계열 데이터에도 이걸 적용해서 원래 12채널 데이터에 pretrain된 모델인데, 제가 가진 4체널에다가 finetune시키기 위해 4in12out conv1d를 projection layer로 추가해주었습니다. 근데, 이 projection layer가 이제 잘 기능을 하였냐, 라는 걸 입증하기 위해서 제가 똑같은 원본 데이터로부터 4채널과 12채널 데이터를 각각 뽑아서 finetuning 후 두 성능을 비교해보는 실험을 할 예정인데, 이거 두 결과가 비슷하다면 논리적으로 문제없는 실험 맞을까요? 논문 서칭 능력이 부족해 관련 논문은 안 보이네요...