무지성으로 런포드 코드블럭 실행 누르다 보면 마지막 트레이닝 단계 때 1에포크가 몇천 단위로 뜨는 경험을 해봤을 것임.

트레이닝 이미지에 수십장 밖에 넣지 않았는데도 말이지. 근데 이걸 몇백 장 넣어도 400~600 단계면 1에포크가 지나도록 하는 방법을 찾음.

에포크 단계수가 늘어나는 원흉은 이새끼다.

무지성으로 쓰레기 이미지 1200장을 때려박는데서 쓸때없는 학습량 증가와 낭비가 일어남.

자 그래서 해결책은 뭐냐? 그냥 이 쓰레기를 안 쓰면 됨.

바로 트레이닝 칸으로 넘어가주자. training_images 폴더 만들고 학습용 이미지 넣었듯이 regularization_images 폴더를 만들고 거기에 정규화용 이미지들을 넣어주면 된다. 하이라이트 표시한 부분 뒤에 +{dataset}이 있을 텐데 이건 안쓰니까 지우셈.  정규화용 이미지들은 AI모델로 생성하거나 그냥 트레이닝 이미지랑 똑같이 때려 넣어줘도 별 문제는 없더라. 원래처럼 쓰레기 이미지 1200장 넣을 필요없이 100장만 넣어도 잘 돌아가는 거 확인됨.

이미지 300장을 넣어도 1에포크가 30분밖에 안걸리는 마-법을 볼 수 있으니 모두 즐겁고 가성비 넘치게 드림부스를 돌리자.