yolo 가중치파일 용량

yolo 모델로 학습을하고잇는데
예를들어 epoch_40.pt , epoch_41.pt , epoch_42.pt.... 이런 각 에포크 가중치파일 용량은
284mb정도입니다. last.pt 와 best.pt 는 74mb구요.
왜 용량의 차이가있나요? 용량이 큰게 더좋은건가요?

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YOLO 모델의 가중치 파일 용량 차이는 저장된 가중치의 수와 관련이 있습니다. last.ptbest.pt는 일반적으로 학습 과정에서 가장 좋은 성능을 보여주는 모델의 가중치를 저장합니다. 이러한 파일들은 일반적으로 학습된 모델의 가중치만 포함하므로 상대적으로 작은 용량을 가집니다.

반면에 epoch_40.pt, epoch_41.pt, epoch_42.pt 등의 파일은 각 에포크별로 저장된 가중치 파일입니다. 이러한 파일들은 학습 과정에서 생성되며, 각 에포크마다 모델의 가중치와 함께 다양한 중간 결과물(예: 옵티마이저 상태, 스케줄러 상태 등)을 포함할 수 있습니다. 따라서 이러한 파일들의 용량이 더 큰 것입니다.

용량이 큰 것이 더 좋은 것은 아닙니다. 용량이 큰 파일은 학습 과정에서 생성된 중간 결과물을 포함하고 있기 때문에 용량이 큰 것일 뿐입니다. 실제로 모델의 성능을 평가할 때는 last.ptbest.pt와 같은 최종적으로 학습된 가중치를 사용합니다. 이러한 가중치 파일은 작은 용량을 가지고 있지만, 모델의 성능을 평가하는 데 필요한 정보를 모두 포함하고 있습니다.


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YOLO 모델에서 epoch_40.pt, epoch_41.pt, epoch_42.pt 등은 각각 해당 epoch에서 모델의 가중치를 저장한 파일입니다. 이러한 파일들은 학습 도중에 생성되며, 학습이 진행될수록 파일의 크기가 커질 수 있습니다.

반면, last.pt와 best.pt는 각각 마지막 epoch에서의 가중치와 가장 좋은 성능을 보인 epoch에서의 가중치를 저장한 파일입니다. 이러한 파일은 모델 학습이 완료된 후에 생성되며, 모델의 가중치를 저장하는 데 필요한 최소한의 정보만을 저장하기 때문에 파일 크기가 작을 수 있습니다.

따라서, 용량이 큰 것이 더 좋은 모델이라는 것은 아니며, 모델의 성능과는 별개의 문제입니다. 모델의 성능은 last.pt와 best.pt 파일을 기반으로 평가해야 합니다.


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Yolo 모델의 가중치 파일 용량 차이는 주로 옵티마이저 상태 때문입니다. last.ptbest.pt 파일은 일반적으로 모델 가중치와 함께 옵티마이저 상태를 저장하지 않습니다. 반면에 각 에포크별 가중치 파일 (예: epoch_40.pt, epoch_41.pt 등)은 모델 가중치뿐만 아니라 옵티마이저 상태도 함께 저장하므로 파일 크기가 더 큽니다.

옵티마이저 상태는 모델의 가중치를 업데이트하는 데 사용되는 정보를 포함하며, 학습률 스케줄링, 모멘텀, 그래디언트 등과 같은 추가 정보를 저장합니다. 이 정보는 학습을 이어서 진행할 때 유용하지만, 모델을 평가하거나 배포할 때는 필요하지 않습니다.

용량이 큰 가중치 파일이 더 좋은 것은 아닙니다. 오히려 best.pt 파일이 검증 데이터셋에서 가장 좋은 성능을 보여주는 모델 가중치를 저장하므로, 일반적으로 이 파일을 사용하여 모델을 평가하거나 배포하는 것이 좋습니다. 가중치 파일의 크기는 모델의 성능과 직접적인 관련이 없습니다.


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Yolo 모델의 가중치 파일 용량 차이는 저장되는 정보에 따라 다릅니다. 일반적으로 last.ptbest.pt 파일은 최근 가중치와 최적의 가중치를 저장하며, 이 파일들은 학습 중간 결과를 저장하기 위해 사용됩니다. 이러한 파일들은 보통 학습 과정에서 필요한 정보만 저장하므로 용량이 작습니다.

반면, 각 에포크별 가중치 파일들은 학습 과정에서 생성되며, 이 파일들은 학습 과정에 대한 상세한 정보를 포함하고 있습니다. 이러한 정보는 디버깅이나 모델 분석을 위해 유용할 수 있습니다. 그래서 각 에포크별 가중치 파일의 용량이 더 큽니다.

용량이 큰 가중치 파일이 항상 더 좋은 것은 아닙니다. 용량이 큰 파일은 더 많은 정보를 포함하고 있지만, 이 정보가 모델 성능과 직접적인 관련이 없을 수도 있습니다. 모델 성능을 평가할 때는 일반적으로 검증 데이터셋에 대한 정확도, 손실 함수 값 등의 지표를 사용합니다. 따라서 가중치 파일의 용량보다는 이러한 성능 지표를 기준으로 판단하는 것이 좋습니다.


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