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epoch 당 검증 데이터 사용하여 검증 데이터 loss 값 확인 후 early stoping도 적용

cross vailidation

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grid search

learning late

batch_size

max-epoch

early stopping:patience

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1. 학습을 끝까지 할 수 있는 환경만들기
2. 다양하게 실험 해보기 (feature(xy, xz..), model, hyper paramter)..
3. train_loss / valid_loss / train_map@IoU / valid_map@IoU 그래프 출력 (x축: epoch, y축: loss or map@IoU) 해보면서 학습 상태 확인
4. 다양한 실험 셋팅에 따른 결과물들 정리 & 결과 분석
5. 최종 모델에 대한 error 분석 시행 (개별 instance를 입력으로 넣었을 때 모델의 예측값과 실제 정답값 비교 => 모델이 잘 예측하는 패턴/잘 예측하지 못하는 패턴에 대해서 파악)