CIFAIR10 CNN 모델 실습 중 모델 평가에 대한 질문

질문이 잘못전달된거 같아서 다시 질문드립니다.

모델 학습시에 출력되는 에폭 로그를 보면, 학습 데이터에 대한 손실값은 계속 줄어드는 반면, 검증 데이터에 대한 손실값은 일정치 이하로 줄어든 후 같은 값을 유지하는 것으로 보입니다.

또 학습된 모델에 대한 평가 함수 호출 시 출력되는 로그의 손실값을 보면 검증 데이터의 평균적인 손실값과 비슷한 수치를 보여줍니다.

잘 학습된 모델이라면 검증/테스트 데이터에 대한 예측 결과가 정확도도 높고 손실값도 낮은게 좋은게 아닌지 궁금합니다. 그리고 지금 생각해보니 이 모델이 그냥 오버피팅된 것으로 보이는데 제 생각이 맞는지 궁금합니다.

1. 잘 학습된 모델이라면 검증/테스트 데이터에 대한 예측 결과가 정확도도 높고 손실값도 낮은게 좋은게 아닌지 궁금합니다

=> 네 맞습니다.

2. 그리고 지금 생각해보니 이 모델이 그냥 오버피팅된 것으로 보이는데 제 생각이 맞는지 궁금합니다.

    

    

   => epochs를 거듭한다고 지속적으로 검증/테스트 데이터로 모델 성능이 높아지지는 않습니다. (강의에서도 말씀드리지만) 어느정도 epochs 이후에는 검증/테스트 데이터에서는 오버피팅이 일정 수준 발생해서 더 이상 성능이 좋아지지 않고 있습니다.