분석시각화 대회 코드 공유 게시물은
내용 확인 후
좋아요(투표) 가능합니다.
카메라 이미지 품질 향상 AI 경진대회
다들 검증 전략은 어떻게 구성하고 계신가요??
600장의 데이터로 어떻게 일반화를 검증할지 고민을 하고 있습니다.
가장 단순하게 k-fold가 있고 데이터를 실내, 실외, 지하로 나누어 stratified k-fold도 사용해보았지만 데이터 양이 적은 문제인지
검증이 된다고 보기에 애매하다고 생각이 듭니다. 특히 sliding window 방식을 쓰면 대부분 어두운 데이터와
밝은 데이터로 나누어진다고 볼 수 도 있어서 헷갈리는데 다들 어떤 식으로 검증 전략을 채택하셨나요??
스파이더 돼지팀 왜 맨날 1등만해요 ㅜ
GroupKFold 사용해보는 건 어떠신가요?
어떻게 그룹화 시키냐에 따라 일반화 성능이 좋아질 수 있다고 봅니다.
한 번 고려해보시는 것도 좋을 것 같아요.
감사합니다 한번 적용해보도록 해보겠습니다!
데이콘(주) | 대표 김국진 | 699-81-01021
통신판매업 신고번호: 제 2021-서울영등포-1704호
서울특별시 영등포구 은행로 3 익스콘벤처타워 901호
이메일 dacon@dacon.io | 전화번호: 070-4102-0545
Copyright ⓒ DACON Inc. All rights reserved
삭제된 댓글입니다