요약

본 기사는 Keras의 EarlyStopping 콜백 사용 시 통념으로 여겨지는 `restore_best_weights` 설정과 `patience` 값에 대한 일반적인 이해가 실제 실험 결과와 다를 수 있음을 보여줍니다. CIFAR-10 모델을 사용하여 두 가지 설정을 비교한 결과를 통해, 단순히 '정확도가 오를 것'이라는 예상과는 다른 패턴이 나타날 수 있습니다.

핵심 포인트

• EarlyStopping의 `restore_best_weights=True` 설정이 항상 성능 향상을 보장하지 않으며, 실험 결과에 따라 오히려 부정적인 영향을 줄 수 있다.
• `patience` 값 설정은 경험적 지식(rule of thumb)에 의존하기보다, 실제 데이터와 모델 특성에 맞춰 신중하게 조정해야 한다.
• 모델 훈련 시 콜백 함수의 파라미터는 통념을 따르기보다는 반드시 실험을 통해 검증하는 것이 중요하다.