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학습시 재현성에 관하여 질문
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안녕하세요 선생님~
현재 keras 패키지를 이용한 yolo + 라쿤데이터 커스텀 모델 생성 파트 공부중입니다.
분명 같은 코드와 데이터 셋, 기타 파라미터들도 같은데 선생님 강좌에선 71번째 epoch에서 early stop이 걸리고 전 100번째 끝까지 epoch이 진행되어 종료되었습니다.
loss는 제가 좀더 낮긴 합니다만, 비디오 파일을 학습시켰을때 제 동영상에는 사람까지 라쿤을 인식하는 등, 팔다리가 있으면 오버해서 예측하더라구요;
여기서 제 질문은 셋업이 같은데도, weight추정이 달라져서 학습 결과가 이렇게 다를수있는건지, 내부적으로 keras에 random seed라는 개념이있는건지가 궁금합니다.
만약 달라지는 경우엔,. 이번엔 좀더 나아질꺼야.. 라는 맘으로 몇번을 반복해서 더 돌려야 하는건가 싶습니다..;ㅋㅋ
감사합니다~
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안녕하십니까,
random seed가 있긴 합니다. numpy random seed고정과 tensorflow random seed 고정을 함께 하는게 좋을 거 같습니다.
해당 주피터 노트북중 학습 부분을 보시면 아래와 같은 부분이 있습니다.
np.random.seed(10101)
np.random.shuffle(lines)
np.random.seed(None)
해당 부분을 삭제하고 주피터 노트북의 맨 위에서 아래와 같이 입력 부탁드립니다(keras 모듈 import 전에 수행요망)
import tensorflow as tf
tf.random.set_random_seed(10101)
import numpy as np
np.random.seed(10101)
감사합니다.