validation set accuracy가 train set accuracy 보다 높은 경우는 뭔가요

일반적으로, 모델의 검증 세트(validation set)에 대한 정확도가 훈련 세트(train set)의 정확도보다 높게 나오는 것은 이상한 현상입니다. 보통 모델은 훈련 데이터에 대해 더 잘 동작하며, 아직 보지 못한 검증 데이터에 대해서는 약간 성능이 저하되는 것이 일반적입니다. 그러나 당신의 경우처럼, 검증 세트의 정확도가 훈련 세트의 정확도보다 높게 나오는 경우도 있습니다. 이는 몇 가지 이유로 발생할 수 있습니다: 1. 데이터 분포: 검증 데이터가 훈련 데이터보다 덜 복잡하거나 더 쉬울 수 있습니다. 2. 샘플 크기: 훈련 및 검증 세트 크기가 같지 않아서 일부 제한된 샘플에서 우연에 의해 발생할 수 있습니다. 그러나주의해야 할 부분은, 위와 같은 경우 오버피팅(overfitting) 되지 않았다고 판단하는 것이 중요합니다. 오버피팅 되었다면, 모델이 훈련 데이터에서만 잘 작동하고 검증 데이터 및 실제 데이터에 대한 예측이 잘 맞지 않을 수 있습니다. 훈련이 심하게 된 경우, 검증 세트의 낮은 손실(loss) 또는 높은 정확도를 볼 수 있지만 실제로는 오버피팅 되었다는 것을 의미할 수 있습니다. 따라서 우선적으로, 훈련 및 검증 데이터셋 상에서의 모델 성능을 평가해보세요. 이상한 점이 보였다면, 데이터 분포를 체크하고 필요에 따라서 오버피팅을 막기 위해 규제(regularization) 기법등을 고려해 볼 수 있습니다.