안녕하세요.
보통 모델 fit 후 callback으로 model_checkpoint 콜백으로 가장 낮은 val_loss를 가진 weight를 불러와서 평가 및 예측을 하는데, 제가 문득 든 생각은 과연 가장 낮은 val_loss가 좋은 점수를 낼까? 라고 생각이 들어서, 예측 확률을 뽑아낼 때 model_checkpoint 모델 제외하고, 다른 weight 값(예, 가장 마지막으로 훈련한 모델)도 불러와서 예측한 값을 합해서 확률을 계산하는 경우도 있나요?

안녕하십니까,
음, 해당 방식으로 적용해 보지는 않아서 뭐라 말씀드려야 할지 모르겠습니다만, 적용해볼만한 방법은 될 수 있을 것 같습니다.
보통은 서로 다른 모델 결과를 섞을때는 K Fold로 데이터 세트를 나눠서 개별적으로 학습한 모델들을 별도로 예측한 뒤에 이를 평균해서 구하기도 합니다.
감사합니다.

인프런 커뮤니티 질문&답변

모델 학습 후 evaluate, predict 할 때 점수에 대해서 궁금한 점이 있습니다