내가 최근에 만들고 있었던 것이 클러스터링용 모델이었고,
근거도 충분하고, 구현도 나름 잘 된 것 같고 하니,
R에서 제공해주는 각종 데이터셋과, 마침 엊그제 발견했던 아래 링크에서 얻을 수 있는 synthetic dataset을 이용해서 fitting해보고 있었다.
http://personalpages.manchester.ac.uk/…/jul…/generators.html
그런데 데이터셋 하나하나 불러와가며 멍청하게 밤새도록 쳐다보고 있자니
내가 하는 짓이 그다지 과학적이지 않아보였다.
.
내 것이 어떻게 기존 것과 다른지를 보여줘야하는데, 생각해보니 이건 딥러닝 연구자들이 그냥 모델 만들어놓고, MNIST, CIFAR, ImageNet 같은거는 따로 갖다 쓰고 있는거랑 뭐가 다른가?
그리고 내가 그냥 synthetic data를 만들면 되는데, 난 왜 멍청하게 귀찮아하고 있었을까?
이래놓고 내가 data dependecy를 비판할 자격이 있나?
새벽 5시가 넘어서 다 뒤집어 엎어야겠다고 하고 학교를 나와버렸다. 다시 해야겠당.
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