위 간단한 모델의 train loss와 test loss입니다. overfitting이 일어난거 같은 그래프입니다.
간단한 모델은 train loss 0.2에 test loss 0.275정도가 나오고
위 복잡한 모델의 train loss와 test loss입니다. overfitting이 일어나지 않은것 같은 그래프입니다.
복잡한 모델은 train loss 0.275에 test loss는 0.3정도 나옵니다.
validation set에 대한 성능도 간단한 모델은 0.275정도 나오는데 복잡한 모델은 0.3정도 나옵니다.
혹시 모델이 잘못됐다거나 찾아봐야할 키워드가 있을까요?
내용 대충봤고 마지막 문단만 보고 생각하는건데 니말대로면 복잡한애가 test loss가 더 크니까 얘가 오버피팅된거 아니냐? 그리고 저게 어느정도 차인지도 감이 안잡혀서 뭐 해줄말이 딱히 없음
프갤럼들이 이런질문에 꼼꼼히 대답해줄 정도로 봉사정신이 좋은 사람도 아니거덩
근데 train loss도 큰건 좀 이해가 안되네요. 기울기보면 학습은 충분히 된거같은데
복잡한 모델이어도 학습을 어떻게 하느냐에 따라다르죵 learning rate를 혹시 고정해서 쓰는지?