2차 과제 후기 📝
현충일이 있는 황금연휴 주, 6월 5일 일요일 밤 11시 59분까지 제출 성공!!
이번 과제는 4~5주차 강의 내용을 바탕으로 수행할 수 있으며 수행 조건은 아래와 같았다.
이 중 내가 달성에 실패한 항목은 2가지로 만점은 실패 😂
- Train-valid split에 randomness 적용.
-> dataset에서 data와 target이 따로 각각 shuffle이 되면서 라벨 매칭이 엉망으로 됨.
'data-target' 묶음으로 shuffle 하는 방법을 찾지 못한 것이 원인.
random.shuffle(dataset) 도 아니었고 torch.randperm(dataset)도 아니었다. 아직 데이터 핸들링이 익숙치 않은 탓이다 😓
- FMNIST dataset에 대해 acc 90.5% 달성
-> 89.85%로 마의 구간 90% 조차 넘치 못함.
모델은 기본으로 제시된 base모델 외 3가지, optimizer는 기본으로 제공된 sgd, adam 이외 2가지, lr은 2가지를 사용하였다.
생각보다 학습에 걸리는 시간이 오래 걸려서 세션을 여러개 걸어두고 코랩을 돌리기도 하였다.
그럼에도 최적의 조합을 찾는데는 실패 😭
효율적인 튜닝 방법에 대해서 다시 학습해야겠다.
희열의 순간 🔥
그래도 이번 과제를 하면서 뿌듯했던 순간은 MNIST dataset에서 98.5% 이상 달성한 순간..!
학습을 위한 for문 하나에만 몇 시간 소요 됐었다.
이게 이렇게 오래 걸릴 일인가 ...라며 하염없이 모니터를 쳐다보고 있었다.
수많은 0.981~0.984 사이의 결과값들 끝에 나온 값이었기에 0.985가 넘는 숫자가 너무나도 반가웠다.
그런데 ..
사실 위와 같은 값을 돌렸을 때 처음엔 98.4%가 나오기도 했다.
어찌저찌해서 나오긴했으나 결과론적으론 운이 좋아서 98.5% 를 넘긴 것이라 생각한다.
초심자의 행운이 아닐까.
이번 연휴에는 4~5주차 강의를 좀 더 반복학습해야겠다.
열심의 기록