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Train, Test, Validation을 고정하여 반복 학습할 때 성능 차이의 편차가 클 수 있나요?
Train, Test, Validation 셋을 고정한 채로 반복하여 학습하면 큰 편차의 성능결과가 도출될 수 있나요?
같은 하이퍼파라미터, 같은 데이터셋을 인풋으로 한다면 모델 가중치 초기화 정도가 영향을 줄 것 같은데요.,
같은 데이터셋을 인풋으로 하여도 성능에 크게 영향을 주는 다른 요인이 있을까요?
감사합니다.
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