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질문 & 답변
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딥러닝 · 머신러닝
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해결 여부
미해결
Validation set은 image augmentation을 하면 안된다는 것에 대해 질문올립니다
21.03.21 07:13 작성 조회수 795
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1:38에 나온 내용에 대해서 질문 올립니다.
Validation set은 검증용도로 쓰는 것이니 ImageDataGenerator에서 image augmentation parameters를 정의하면 안된다고 하셨습니다.
그렇다면, rps 예제와 같이 validation_split 을 썼던 training data의 ImageDataGenerator는 flow_from_directory로 validation subset을 만들때 텐서플로가 자동으로 validation set의 image augmentation을 방지해주나요? 그래서 rps때는 하나의 image augmentation 세팅해둔 ImageDataGenerator로 train, validation set 두개 다 만들어도 괜찮은건가요?
강의가 도움 참 많이 됩니다, 감사합니다.
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런어데이
지식공유자2021.03.21
네 좋은 질문 주셨네요.
안타깝게도 validation set의 augmentation을 방지해 주는 기능은 없습니다.
그래서 augmentation을 너무 크게 주시지 않는 것을 추천 드립니다.
혹은 rps 문제에 대해서 거의 안주셔도 괜찮습니다.
실무에서는 당연히 train / validation 따로 세트 구분해 주고 학습세트에만 augmentation적용해주셔야 합니다.
자격인증 시험에서 rps 문제만 위에 가이드 드린 것처럼 해주시면 되겠습니다.
추가 자세한 문제 관련 토론과 업데이트는 슬랙 채널에서 활발히 이루어 지고 있습니다.
채널에만 공대된 합격하신 분들의 후기와 다양한 토론글에서 많은 힌트 얻으실 수 있습니다.
감사합니다.
wittybatty290
질문자2021.03.23
오 텐서플로가 IDG에서 training data 갖고 validation_split은 자동으로 가능케하는데 validation set의 data augmentation는 자동으로 방지하지 않는군요.... 실무때도 염두에 두고 조심해야겠어요. 빠르고 정확한 설명 감사드립니다 :)
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