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HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 상반기 헥토 채용 AI 경진대회
Train 데이터 Test 데이터 차이 질문.
음..
대회 끝물인데요
혹시 다들 loss 차이가 심하나요?
Val 셋에 정확도 98퍼에 loss도 0.066 정도 나오는데
리더보드 스코어로는 많이 차이나네요 ^ㅡ^....;;
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저도 비슷한 상황 겪었는데요, 대부분은 train/val이랑 test 분포 차이 때문인 경우가 많습니다. val 성능이 너무 좋으면 오히려 overfitting일 가능성도 있고요.
local에서 쓰는 loss랑 리더보드 metric이 완전히 같은지도 한번 확인해보세요. 그리고 single val보다는 k-fold로 보는게 훨씬 안정적입니다.
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저도 마찬가지 입니다. multi processing에 의해 들어가는 random shuffle에도 영향을 받는 거 같으며,
모델에 따라 점수도 오락가락하는게 커서 갈피 잡기가 힘드네요.
큰 모델은 훈련시간이 꽤 걸리는 편이라, 다양하게 해보지 못하고 있습니다.