Day3 학습정리 - Model

1. 오늘의 목표

• 데이터 불균형 문제 해결하기
• Daily Mission에 주어진 모델 구현해서 프로젝트에 적용해보기

 

2. 목표를 달성하기 위해 한 행동

데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 WeightedRandomSampler를 사용해봤다. 클래스별 비율이 비슷하게 샘플을 추출하는 역할을 하는 것인데 기대와 달리 결과는 지금까지중에 가장 처참했다. 

두 번째로는 CrossEntopyLoss에 weight 인자를 줘봤다. 정확도는 weight 안 줬을 때랑 유의미한 차이는 없었지만 f1스코어는 0.72%로 지금까지중에 가장 높았다. 

 

3. 회고

여러가지 시도를 해 봤는데 계속 결과가 기대했던 것만큼 잘 안 나와서 의욕이 떨어졌다. 그래도 CrossEntopyLoss에 weight을 줬을 때 f1스코어가 높게 나온 걸 보면 불균형 해소 효과가 아예 없지는 않은 것 같아서 앞으로도 계속 사용할 생각이다.