jungwoo-ha
commented
5 years ago @neoconv
- Metric이 ROC-AUC이므로 아웃풋이 0과 1사이 값을 가져도 계산이 되며 KL-div를 쓴 것은 베이스라인 모델이 주어진 데이터와 전체 훈련데이터간 Gaussian model을 사용하기 때문에 사용된 메트릭입니다. 다른 모델을 사용하시면 모델에 적합한 loss를 사용하시면 됩니다.
- 사전 교육때 말씀 드린 바와 같이 베이스라인 코드는 챌린지 훈련/제출을 위한 함수구성 안내에 목적이 있어 쉬운 모델로 구현되어 있습니다. 그러므로 뉴럴넷을 쓰기를 원하시면 새로 모델을 구현해서 사용하시면 됩니다.
2_cls_crane1 문제의 경우
첫번째, 정상/비정상 문제이므로 최종 output 이 0이나 1이 아닌가요? 그런데 베이스라인 코드 결과를 보면 0 , 1 이 아닌 0.XXXX 0과 1사이 값입니다. kl_divergence() 값으로만 결과가 출력되어야 하는지요?
두번째, 현재 베이스라인 코드는 뉴럴 네트웍 구조가 아닌데 뉴럴 네트웍은 직접 구현하라는 것인지 아니면 이런 방식 기반으로만 하라는 것인지요?