PyTorch 데이터셋 분할 및 DataLoader

딥러닝 실험에서 데이터셋 분할과 로딩 전략은 단순한 코드 작성 단계를 넘어, 모델의 일반화 성능, 과적합 방지, 그리고 실험 재현성을 보장하는 핵심 설계 요소입니다. 이 글에서는 PyTorch에서 데이터셋 분할과 DataLoader 사용법을 고급 실험 설계 관점에서 분석하며, 각 코드의 역할, 함수의 의미, 설계적 배경, 그리고 실험에서의 중요성을 체계적으로 설명합니다.📌 코드 개요 및 실험 설계적 의의이 코드 블록은 다음의 목적을 위해 구성됩니다:학습 데이터 분할: 전체 데이터를 학습(train)과 검증(validation)으로 나누어 과적합 탐지 및 하이퍼파라미터 튜닝.테스트 데이터 별도 로딩: 모델의 최종 성능을 완전히 분리된 테스트셋에서 공정하게 평가.DataLoader 구성: 미니배치 학습, ..
머신러닝&딥러닝 2025. 5. 1. 16:45
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