딥러닝 시대의 train, validation, test set에 대한 고찰(70:30으로 나눠야하는가? train과 test가 서로 다른 분포? validation vs test는 무슨 차이인가?)
1. train set, validation set, test set 가지고 있는 모든 학습 데이터(training data)에서 전통적으로, 그 일부를 training set으로 사용하고 일부를 hold out cross validation set(development set)으로 쓰고 그 나머지는 test set으로 쓴다. training set에서 어떤 모델의 training algorithm을 수행하고, validation set은 후보로 고른 모델들의 성능을 평가하는데 사용한다. 위 과정을 충분히 반복하고 나서, 최종적으로 고른 모델이 얼마나 잘 편향없이 추론하는지(unbiased estimate) 평가하기 위해 test set을 이용하여 평가를 한다. 2. 70:30으로 데이터를 나누는 것이 ..
