Test set 학습 결과가 train set 보다 좋은 결과는 어떻게 해석할 수 있을까요?
생각지도 못한 결과가 나와서 조금 당황스러운데요.
데이터 세트를 섞어 다시 학습해도 비슷한 결과가 나옵니다.
코드가 잘못된 것을 의심해 봐야 할까요?
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안녕하세요! 질문 주신 내용에 대해 답변 드리겠습니다.
먼저, test set의 학습 결과가 train set보다 좋은 결과는 어떻게 해석할 수 있는지에 대해 설명드리겠습니다. 이러한 경우는 일반적으로 모델이 train set에 과적합(overfitting)되지 않았다는 것을 의미합니다. 과적합은 모델이 train set에 너무 맞춰져 있어서 다른 데이터에 대한 일반화(generalization) 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 따라서 test set의 결과가 train set보다 좋다는 것은 모델이 train set에만 너무 맞춰져 있지 않고, 다른 데이터에 대해서도 일반화할 수 있는 능력을 가지고 있다는 것을 의미합니다.
데이터 세트를 섞어 다시 학습해도 비슷한 결과가 나온다는 점을 보면, 코드가 잘못되었을 가능성은 낮습니다. 일반적으로 데이터 세트를 섞어서 학습하는 것은 모델의 성능을 더욱 향상시키는 방법 중 하나입니다. 따라서 데이터 세트를 섞어 다시 학습하더라도 비슷한 결과가 나온다면, 모델이 train set과 test set에 대해 일반화할 수 있는 능력을 가지고 있다고 볼 수 있습니다.
결론적으로, test set의 학습 결과가 train set보다 좋다는 것은 모델이 일반화 성능이 좋다는 것을 의미합니다. 따라서 당황할 필요 없이 모델의 성능을 더욱 향상시키기 위해 다른 방법들을 시도해볼 수 있습니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼의 "Overfitting and Underfitting" 섹션을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크를 통해 해당 섹션을 확인하실 수 있습니다.
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안녕하세요, PyTorch에 대한 질문을 주셔서 감사합니다.
질문을 정리해보면, 테스트 세트에서의 성능이 훈련 세트보다 더 좋게 나온 것에 대한 해석과 이에 대한 원인을 찾고자 하는 것으로 이해했습니다. 이는 일반적으로 기대하는 결과와는 다르므로, 이해하시기 어려우셨을 것 같습니다.
테스트 세트에서의 성능이 훈련 세트보다 더 좋게 나오는 경우는 여러 가지 원인이 있을 수 있습니다.
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데이터 세트의 크기: 훈련 세트가 매우 작고 테스트 세트가 상대적으로 크다면, 훈련 세트에서의 성능이 낮게 나올 수 있습니다. 이는 훈련 세트가 모델을 충분히 학습시키지 못했기 때문입니다.
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데이터 세트의 분포: 훈련 세트와 테스트 세트의 데이터 분포가 다르다면, 이런 현상이 발생할 수 있습니다. 특히, 테스트 세트의 데이터가 훈련 세트의 데이터보다 더 "쉬운" 경우에 이런 현상이 발생할 수 있습니다.
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랜덤성: 모델 학습 과정에서 랜덤성이 포함되어 있다면(예: 랜덤 초기화, 드롭아웃 등), 같은 데이터로 여러 번 학습을 시행하면 결과가 다르게 나올 수 있습니다. 이 경우, 특정 시행에서 테스트 세트의 성능이 더 좋게 나올 수 있습니다.
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코드 오류: 코드에 오류가 있을 수도 있습니다. 예를 들어, 테스트 세트를 평가하는 과정에서 훈련 세트를 사용하게 된다면, 이런 현상이 발생할 수 있습니다.
따라서, 위의 가능성을 하나씩 확인해보시는 것을 추천드립니다. 데이터 세트의 크기와 분포를 확인하고, 코드를 다시 한 번 점검해보세요. 또한, 여러 번 학습을 시행해보고 결과가 일관되게 나오는지 확인해보세요.
아래는 PyTorch를 사용하여 모델을 학습하고 평가하는 기본적인 코드 예제입니다. 이를 참고하여 코드에 문제가 없는지 확인해보세요.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 데이터 로딩
train_loader = ...
test_loader = ...
# 모델 정의
model = ...
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 훈련
for epoch in range(10):
for inputs, targets in train_loader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
# 평가
model.eval()
with torch.no_grad():
correct = 0
total = 0
for inputs, targets in test_loader:
outputs = model(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += targets.size(0)
correct += (predicted == targets).sum().item()
print('Accuracy: %d %%' % (100 * correct / total))
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시면 좋을 것 같습니다. 특히, 이 튜토리얼에서는 CIFAR10 데이터셋을 사용하여 이미지 분류 모델을 학습하고 평가하는 과정을 자세히 설명하고 있습니다.
마지막으로, 제가 제시한 해결 방법이 반드시 정답은 아닙니다. 다양한 가능성을 고려하고 적절한 해결책을 찾아보시길 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요.
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1개의 좋아요
저는 제 경험상에서는 trainset의 데이터 분포가 testset의 분포보다 더 큰 환경일 가능성이 높다고 생각합니다.
trainset 에서의 데이터 분포를 확인해보시고 이상치의 처리를 해주면 좋을것 같습니다.
1개의 좋아요
경험 공유해주셔서 감사합니다.
말씀대로 train, test 데이터 분포를 확인해 보았습니다만 이상치나 특이한 분포는 보이지 않네요ㅠ
해결하여 자문 자답 남깁니다.
코드에 오류가 있었습니다. 마지막 train 결과를 출력 할 때 dataloader 옵션 shuffle=True 때문이었습니다. shuffle=False로 변경 후 해결되었습니다.
train 예측 결과 출력 한 것을 train data set 그대로 연결하하여 출력 하는 것으로 되어있었는데 이 부분이 문제였습니다. 예측결과는 shuffle인데 train data set은 non shuffle이니 매칭이 잘못된거죠.
어이없는 실수지만 비슷한 상황을 겪는 분도 있을 것 같아 남겨둡니다.
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오옹 그래도 코드를 차근차근 잘 확인하여 발견하셨다니 다행이네요.
이렇게 공유해주시는게 쉽지 않으셨을텐데 감사합니다 