Transformer로 이것저것 붙여다가 시계열 예측하고 있음
Differential Transformer 쓰는데 Attention 두개 빼는걸로 구현하고 RMSNorm 쓰고잇음
이거 때문인지 Train이랑 Valid가 굉장히 오르락 내리락하는거 같음 LayerNorm으로 바꾸면 좀 개선되나 이런거?
Transformer로 이것저것 붙여다가 시계열 예측하고 있음
Differential Transformer 쓰는데 Attention 두개 빼는걸로 구현하고 RMSNorm 쓰고잇음
이거 때문인지 Train이랑 Valid가 굉장히 오르락 내리락하는거 같음 LayerNorm으로 바꾸면 좀 개선되나 이런거?
아 dropout을 0.5로 주고있었네
dropout 높다고 valid가 오락가락해?
진짜 모르겠네... train이나 valid나 둘 다 진동폭이 좀 큰듯
dropout을 0.5나 주면 당연한거아니냐 좌뇌 우뇌 번갈아서 한쪽만 쓰는거아님?ㄷㄷ
근데 모델이 데이터에 비해 무거워서 그런가 dropout 0.5 정도는 줘야 결과가 좀 좋음 ㅅㅂ