[84페이지] 특성값의 히스토그램 설명 부분
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안녕하세요. 강의에 많은 도움을 받고 있습니다 :)
84페이지에, 특성값의 설명부분에서, 특성값이 최대값을 한정한 경우로, 머신러닝 예측 시 예측값이 최대값을 넘지않도록 학습될 수 있다고 설명하는데요.
저는 반대로, 예측값이 최대값을 넘어가지 않도록 구현하고자 합니다. 따로 방법이 있을까요?
아래 그림은 인공신경망 알고리즘을 통해, 미니배치로 반복 훈련하여 얻은 성능입니다. 타깃특성의 최댓값이 100으로 한정되어있는데, 예측 시 100이상의 값이 나와, test 성능이 떨어집니다. 어떻게 해야할까요?
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안녕하세요. 박해선입니다. 책의 내용이 아닌 질문에는 답변 드리기가 어렵습니다. 제가 아는 범위가 넓지 않거든요. 다만 모델의 출력을 100으로 한정하고 싶다면 단순하게 모델 출력 값을 100으로 클리핑하시면 될 것 같습니다. 감사합니다.
20강에서 파인튜닝 때 사용한 데이터가 없어졌습니다. LoRA Trainer 매개변수도 라이브러리 업그레이드로 수정되었습니다.
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