인프런 커뮤니티 질문&답변
작성한 질문수
퀴즈
데이터 불균형 문제 해결을 위한 가중 랜덤 샘플링의 주요 목적은 무엇일까요?
클래스별 손실에 다른 가중치를 적용합니다.
학습 배치 내 각 클래스의 샘플 수를 균등하게 맞춥니다.
신경망 노드의 일부를 무작위로 비활성화합니다.
검증 성능을 기준으로 학습을 조기에 중단합니다.
답변 1
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딥러닝호형
지식공유자
안녕하세요!
우리가 배운 부분의 일부를 튜닝하면 데이터불균형을 개선할 수 있다는 것을 보여 드리기 위해 14강의 코드는 수정 가능한 부분을 보여주는 것입니다. transf가 정의가 되어 있지 않기 때문에 안 돌아가는게 맞습니다.