강사님! 두 가지 질문 드립니다.

Question

utility Functions - 3 More Utils 강의의 load_pocessing_mnist 함수 def 부분에서 질문이 있습니다. 1. tfds.load를 통해 dataset을 받아오고 property에서 split = ['train', 'test']을 설정하면 (train_validation_ds, test_ds) 각각에 저장되는 비율은 어느정도인가요? ex) 5:5 또는 7:3 2. line 34~36 train_ds = train_validation_ds.take(n_train) remaining_ds = train_validation_ds.skip(n_train) validation_ds = remaining_ds.take(n_validation) 부분에서 take() 는 train_validation_ds 안에서 n_train의 개수만큼 return하는 skip() 은 train_validation_ds 안의 (전체 개수 - n_train) 개수만큼 return하는 함수로 알고 있었습니다. 제가 배운 것이 맞다면 remaining_ds = train_validation_ds.skip(n_train) 이거는 validation_ds = remaining_ds.take(n_validation) 이거와 같지 않나요? ex) if n_train == 45000, n_validation == 15000 : num examples of remaining_ds == 15000 then, validation_ds = remaining_ds.take(n_validation) validation_ds == remaining_ds ??? 강사님의 여러 강의를 보고 열공하고 있습니다. 항상 감사합니다.

공대형아(신경식) · Answer

안녕하세요! 질문하신 내용에 대한 답변입니다~ 1. tfds.load에서 split을 이용하면, 정해진 비율로 train, validation ds가 return되는 것이 아니라 ds가 가지고 있는 개수에 따라 달라집니다! MNIST같은 경우 ds 자체적으로 train이 60000, test가 10000개이므로 이 값으로 return됩니다! 2. 이 부분은 저도 직접 확인해봐야겠는데, 만약 return된 데이터를 살펴봤을 때 문제가 없다면 말씀하신 방법으로 사용해도 무방할 것으로 보입니다! 감사합니다. 신경식 드림