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안녕하세요~. 반갑습니다.

말씀해주신 내용만으로는 정확히 어떤 상황인지 파악하긴 힘들지만 학습에 사용한 데이터의 ground truth 레이블이 제대로 잘 설정되어있는지 체크해보시기 바랍니다.

좋은 하루되세요.

감사합니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

문의하신 내용에 따르면 Custom Dataset을 사용하여 CRNN 모델을 학습시키는 과정에서, 예상과 다르게 모델의 결과가 특정 값(30만)으로만 나오는 문제를 겪고 계신 것 같습니다. 이러한 문제는 다양한 원인으로 발생할 수 있습니다.

1. 데이터 라벨링 오류: 학습 데이터의 라벨링이 잘못되었을 가능성이 있습니다. 데이터셋의 모든 라벨을 확인해 보세요.
   
2. 과적합(Overfitting): 모델이 학습 데이터에 과적합되어 새로운 데이터에 대해 제대로된 예측을 수행하지 못할 수 있습니다. 모델 복잡도를 줄이거나, 정규화 기법을 적용해 보세요.
   
3. 학습 파라미터: 학습률(Learning Rate)이 너무 높거나 낮을 수 있습니다. 학습률을 조정해 보세요.
   
4. 데이터 전처리 문제: 입력 데이터의 전처리 과정에서 문제가 발생했을 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 크기 조정, 정규화, 데이터 증강 등의 과정에서 오류가 있을 수 있습니다.
   
5. 모델 아키텍처 문제: 사용하고 있는 모델의 구조가 문제를 해결하기에 적합하지 않을 수 있습니다. 모델의 구조를 다시 검토하거나, 다른 모델 아키텍처를 시도해 보세요.
   

이와 같은 문제들을 점검해 보시고, 위의 조치들로도 문제가 해결되지 않는다면 모델의 학습 과정, 데이터 전처리 코드, 모델 구조 등을 좀 더 자세히 살펴볼 필요가 있습니다. 문제 해결을 위해 추가적인 정보나, 다른 질문이 있으시다면 언제든 문의해주세요.