기존 모델을 추가로 학습하는 파인튜닝에서는 학습에 쓴 데이터의 오차만 확인하면 과적합을 놓치기 쉽습니다. 과적합은 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 다른 데이터에서는 성능이 떨어지는 현상입니다. 학습률을 바꾸는 실험에서는 별도 데이터로 측정한 검증 손실을 비교하고, 중간 학습 상태인 체크포인트를 저장합니다.

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핵심 요약

• 원문에서 절차와 예시를 이어서 확인하실 수 있습니다.

• 짧은 안내로 바로 적용해 보실 수 있습니다.

원문 보기: https://daker.ai/community/finetuning-lr-ramp-up-checkpoint-overfit

DAKER: https://daker.ai/community/finetuning-lr-ramp-up-checkpoint-overfit