Dup 성능 실험 2

[sangmandu]

valid 그래프

• 학습량을 통일 시키기 위해 각 dup에 해당하는 이미지 개수에 따라서 epoch를 다르게 배정해주었습니다.

성능 표

dup	# of images	valid f1	test f1(not schetch)
0.90	7978	0.7931	0.4672
0.91	8605	0.8020	0.4841
0.92	9498	0.8026	0.4831
0.93	10750	0.8202	0.4824
0.94	12648	0.8136	0.4590
0.95	15487	0.8475	0.4430
0.96	19168	x	x
0.97	22207	x	x
0.98	23354	x	x
0.99	23549	x	x
1.00	23549	0.8717	0.4279

결론

• cheating이 어느 정도 포함되어 있음을 예상했으며, 따라서 dup가 높을 수록 epoch수가 적음에도 성능이 높음을 알 수 있습니다. (물론 학습량은 동일)
• 성능표에서, dup 0.91에서 test f1이 최대값을 가지며, 그 전후로는 성능이 감소하게 됩니다.