1. epochs = 3, class_weight 적용 안함(약 15분 소요)

🔹 학습 결과 요약

• 클래스 개수: 15
• Epoch 1: Acc 0.65 / F1 0.64
• Epoch 2: Acc 0.78 / F1 0.77
• Epoch 3: Acc 0.83 / F1 0.82

👉 3 epoch 만에 정확도 ~83%, F1 ~82% 달성 👍

(math_category가 클래스 불균형도 있는 데이터임을 감안하면 꽤 좋은 결과예요)

🔹 의미

• 학습이 진행될수록 Training Loss ↓, Validation Loss ↓ → 과적합 없이 안정적으로 수렴
• Validation Loss: 1.26 → 0.59 (절반 이하로 감소)
• Acc / F1 지표 모두 상승 → 모델이 실제 분류에 잘 적응

2. epochs = 5, class_weight 적용(약 25분 소요)

🔹 결과 요약

• 클래스 개수: 15
• class_weight 적용
• Epoch 5 → Acc ~ 88.2%, F1 ~ 88.1%
• Validation Loss도 꾸준히 감소 (1.30 → 0.28)
• F1 스코어가 Accuracy와 거의 동일 → 클래스 불균형이 잘 보정된 것으로 해석 가능