aiffel-exp-1

AIFFEL Exploration Node 1. 인공지능과 가위바위보 하기

Over Fitting 줄이기

표준 Dataset 사용 (Quantity and Quality)
- Rock Paper Scissors Dataset
  - https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/rock_paper_scissors
Train / Validation 데이터 70:30으로 배분
BatchNormalization & DropOut
Conv - DropOut - BatchNorm - Activation 순서로 구성
- https://stackoverflow.com/questions/39691902/ordering-of-batch-normalization-and-dropout
Regularization
Early Stopping
동일 퍼포먼스에서 사이즈가 작은 모델 선택
- 8 16 32 64 vs ~~16 32 64 128~~
1000 Epoch Visualization 이후 OverFitting 발생 지점 확인