validation1 [keras] 정확한 평가를 위한 검증(validation) 데이터 나누기 2019-01-05-validation 딥러닝 모델을 구축할 때, 훈련 데이터와 테스트 데이터만으로도 훈련의 척도를 판단할 수 있다. 하지만, 훈련 데이터에 대한 학습만을 바탕으로 모델의 설정(Hyperparameter)를 튜닝하게 되면 과대적합(overfitting)이 일어날 가능성이 매우 크다. 또한, 테스트 데이터는 학습에서 모델에 간접적으로라도 영향을 미치면 안 되기 때문에 테스트 데이터로 검증을 해서는 안 된다. 그래서 검증(validation) 데이터셋을 따로 두어 매 훈련마다 검증 데이터셋에 대해 평가하여 모델을 튜닝해야 한다. 하지만, 검증 데이터셋이 훈련에 사용되지 않더라도 검증 데이터셋에 대한 성능을 기반으로 hyperparameter를 튜닝하므로 정보 누설(information lea.. 2019. 1. 5. 이전 1 다음
