데이터 증강

[딥러닝] training accuracy보다 validation accuracy가 높은 경우?

딥러닝 모델을 학습시킬 때 오버피팅을 방지하고, 모델 정규화를 위해 training data와 validation data를 분리하여 사용하곤 합니다. 통상 training accuracy가 validation accuracy보다 높은 경우가 많지만, 아래 그림과 같이 training accuracy보다 validation accuracy가 더 높은 상황이 발생합니다. 이 같은 상황은 대부분 모델 학습 과정에 적용한 데이터 증강으로 인해 모델 판별의 난이도가 증가하여 일어납니다. 이 경우 training accuracy와 validation accuracy 간의 간극을 좁히기 위해서 두 가지 전략을 취해볼 수 있습니다. 모델 학습에 적용된 data augmentation을 validation 과정에도 적..