SKHy DRAM 내부 회로의 파형 예측(Pytorch)

입력 : 시계열 아님, 출력 : 시계열 데이터

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delimeter 어떤 값으로 분리되어 있는지 알려줌

header 몇번째부터 데이터를 활용할건지

모델의 에폭별

에폭 트레인 데이터를 첨부터 끝까지 학습

매 에폭마다 모델의 성능을 평가하게 된다 -> 학습용데이터 쓰지 않는 이유 :  크기가 매우 크기 때문에 시간이 오래걸림, validation 데이터(검증용 데이터)를 이용해 한 에폭이 끝날때 마다 검증한다

 

epoch-loss 그래프

학습을 거듭하면서 트레이닝 데이터에 대한 loss는 점점떨어진다

test, validation 에폭을 늘리면서 하다보면 loss가 떨어지다가 올라간다.

과소적합 / 과대적합

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정규화