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딥러닝 quantitative evaluation 편차

2022.08.30

8

967

딥러닝쪽 논문에 성능 (비교) 평가하고 있는데요
경험상 hyperparameter 튜닝에 따라
(저희) 모델 A가 더 잘나올 때도 있고 (경쟁) 모델 B가 더 잘나올때가 있습니다

이럴때 저희 모델이 유리한 쪽으로 튜닝해서 비교분석 하면 되나요? 다만, 튜닝 값은 양쪽 모델에 동일하게 적용되고 , 한 weight 값을 10 으로 사용하냐 100으로 사용하냐의 차이입니다. 10으로 하면 저희 모델이 더 잘 학습되고 100으로 하면 경쟁 모델이 더 낫고 그렇네요

이럴땐 그냥 저희 모델의 성능이 더 잘나오는 쪽으로 튜닝하면 되나요? 참고로 모델 B의 논문을 보아하니
유리한 쪽으로 튜닝한것 같긴한데

보통 이럴땐 어떻게 비교분석하는지 궁금해서 여쭙니다

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댓글 8개

체한 공자*

2022.08.30

당연히 여러 hyperparameter 값들에 대해 모두 비교하고 모든 결과를 논문에 기재하는 것이 맞겠죠?

대댓글 2개

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2022.08.30

튜닝할 때 여러 값들을 비교하는 것이 옳습니다. 귀찮아서 문제죠.

대댓글 1개

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IF : 1

2022.08.30

각 모델별 최고의 성능을 내는 하이퍼파라메터를 쓰는게 맞습니다.
그리고 모델을 하나만 학습하는게 아니라 동일 모델을 최소 3개 이상 학습하여 결과 같의 평균과 표준편차를 같이 표시하는게 좋습니다.

대댓글 1개

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