Part02-chapter03 학습과정 살펴보기 에서
소스 그대로 복사해서 실행했는데,
train acc 가 첨부한 그림과 같이 0.45까지 밖에 올라가지 않는다.
혹시나 해서 np.random.seed(3) -> np.random.seed(0) 으로 변경하고,
완전 새로 실행했더니 0.9까지 올라가는 것을 발견.
물론, 교차검증을 해야 하는데,,,
또 한편으론 딥러닝에선 많은 입력 데이터 때문에 교차검증은 안한다고 하기도 하고,,,
단순 랜덤 seed 때문에 이렇게 결과가 달라지다니... 조금 허무함..
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입력 데이터가 너무 적어서 np.random.seed에 영향을 크게 받은 것이었다.
랜덤으로 고를 데이터를 700->7000개, 300->3000개로 늘리면, 예상한 결과대로 나온다.
단지 시간이 오래걸릴뿐...
소스 수정 후
train_rand_idxs = np.random.choice(50000, 7000)
val_rand_idxs = np.random.choice(10000, 3000)
아. 물론. 책의 결과대로 나오진 않았다. 좀 다른 모습이 나옴.
