4. Validation Strategies

data:
  val_selection:
    enabled: true
    strategy: "balanced"  # none, random, balanced, test_similar
    similarity_metrics:  # test_similar 전략 사용시
      - "image_stats"   # 이미지 통계 기반
      - "feature_dist"  # 특징 분포 기반
      - "domain_score"  # 도메인 유사도

4.1 Strategy-specific Features

Random Split

• 기본적인 무작위 분할 방식
• 클래스 분포 유지되지 않을 수 있음

Balanced Split

• 각 클래스에서 동일한 비율로 검증 데이터 선택
• 클래스 불균형 문제 해결

Test-Similar Split

data:
  val_selection:
    strategy: "test_similar"
    similarity_metrics:
      - "image_stats"    # 이미지 통계량 기반 유사도
      - "feature_dist"   # 특징 분포 기반 유사도
      - "domain_score"   # 도메인 점수 기반 유사도
    test_similar:
      n_samples: 100     # 클래스당 선택할 샘플 수
      threshold: 0.8     # 유사도 임값

Image Stats 기반

• 이미지 통계량(평균, 분산 등) 계산
• 테스트 데이터와 유사한 통계 분포를 가진 샘플 선택

Feature Distribution 기반

• 사전학습된 CNN으로 특징 추출
• 테스트 데이터의 특징 분포와 유사한 샘플 선택

Domain Score 기반

• 도메인 분류기를 통한 도메인 유사도 계산