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같은 데이터를 가지고 predict를 해도 결과가 조금씩 다르네요.
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강의 감사합니다. 제가 Deep Learning을 잘 몰라서 많이 이해하지는 못했지만,
많은 도움이 되었습니다.
같은 total.csv를 가지고 해도, predict나 report결과가 매번 다릅니다.
알고리즘 자체가 그런걸까요? 혹 제가 잘 못 한건 아니겠죠?
감사합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
jino님, 딥러닝 모델에서 같은 데이터를 가지고 예측을 하더라도 매번 다른 결과가 나오는 이유는 주로 다음과 같은 요소들 때문입니다:
모델 초기화 및 랜덤성: 딥러닝 모델은 학습을 시작할 때 내부의 가중치와 편향을 랜덤하게 초기화합니다. 이 과정에서 사용할 랜덤 시드가 다르면 결과도 달라집니다.
드롭아웃 (Dropout): 드롭아웃은 훈련 시 무작위로 일부 뉴런을 꺼서 학습하는 방법입니다. 이는 과적합을 방지하지만 그때그때 다르게 학습되기 때문에 예측 결과에도 영향을 줄 수 있습니다.
배치 처리 방법: 데이터를 배치로 나누어 학습하는 경우에도 배치 구성에 따라 학습되는 방향이 달라질 수 있습니다.
이러한 요소들 때문에 딥러닝 모델은 동일한 데이터로 반복 학습을 진행하더라도 약간의 차이가 나는 결과를 보이는 것이 일반적입니다. 따라서 jino님께서 잘못하신 것이 아니며, 딥러닝 알고리즘의 특성 중 하나입니다. 이러한 랜덤성을 줄이기 위해서는 주요 랜덤 시드를 고정하는 방법을 사용할 수 있습니다.
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