[딥러닝 기본 19] Lec 07_2 - training / test 데이터 셋

모두를 위한 머신러닝 / 딥러닝 김성훈 교수님 강의를 듣고 정리한 내용입니다.

Lec 07_2 - training / test 데이터 셋  

@ data set

- 전체 데이터를 traning set과 test set을 나눔. 모두 학습시킬 경우 test의 의미가 없어짐

 70 %  : training set

 30 % : test  set

- learning rate, regularization strength 같은 값을 튜닝하는 방법

70% training set 를 training set과 validation set으로 나누어, training set으로 학습하고 ,validation set으로 값을 튜닝한다.

@ online learning

- 학습데이터가 너무 많아 한번에 메모리에 올릴 수 없는 경우, 데이터를 나누어 학습하고, 기존 학습에 추가하는 방식으로 하는 학습

- 과거에 이미 학습한 데이터를 다시 학습 할 필요 없어서 좋음

@ accuracy

- test set의 결과와, 예측한 결과를 비교하여 측정