Overfitting 학습일지

현재 ham 10000 데이터로 cnn 학습시켜둠

이때 성능이 생각보다 떨어짐을 알 수 있음

그 이유로 데이터 불균형이 있음 //위 confusion metrix를 보면 알수있다시피 label 4의 정확도만 큼

그 이유는 label 4 데이터가 가장 많이 있기 때문

 

나머지 label은 학습하기에 데이터가 충분하지 않다.

 

그래서 overfitting으로 해결해보기로 함

※oversampling 시 주의점

-data augmentation과 동일하게 train 데이터에만 적용해야함

-data split (train, test, valid) 후 train에만 적용하면 됨

 

1) 무식하게 말 그대로 데이터 개수가 가장 많은 label에 맞춰 다른 label들의 데이터 개수를 늘리는 것

위에 oversampling 전후 데이터 양을 보면 예상할 수 있다시피 과적합 일어나는게 당연하다,,,

이때는 잘 몰랐는데 그래도 무식한 oversampling 적용한 결과가 기존 cnn 학습보다 성능이 훨 좋아지긴 함

기존엔 label 4만 구분할 수 있는 수준이었다면 지금은 그래도 다른 label들도 조금은 학습이 되니,,

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2) smote 적용

smote는 oversampling의 가장 유명한 방법이라고 한다.

진짜 간단하게 설명하자면 적은 양의 데이터를 분포를 찍고 그 사이사이 점을 찍어 새로운 데이터들을 생성해냄

model의 loss값이 왜 저렇게 출력되는진 모르겠지만.. 일단 그냥 둠ㅌ

이게 정확도는 기존 cnn 학습 정확도와 그렇게 많이 차이가 나진 않지만 이런 imbalance data classification에서는 정확도로만 판단하면 안됨

(정상 : 비정상 = 9:1의 경우 다 정상으로 판단했을때 성능이 0.90임)

=> 그렇기때문에 imbalance classification의 경우 recall과 precision을 살펴봐야함

 

이 두 지표를 확인해보았을때 smote를 적용한 결과가 훨씬 유의미함을 알 수 있음

 

+label 3과 6의 경우 원본 데이터의 개수는 거의 비슷한데 결과가 6은 classification이 잘되는 반면 3은 잘 안되는 것을 보아 label 6보다 다른 데이터와 비교적 비슷하다는 것을 유추해볼 수 있음

 

그래도 그냥 막 oversampling 적용한 것에 비해 smote 적용한 것의 결과가 3에서 더 좋음을 알 수 있다

cnn만 적용한 경우

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