수렴되지 않는 이유..

1. Hyperparameter 튜닝: 모델의 학습이 잘 되지 않는 경우, 먼저 Hyperparameter를 조정해보는 것이 좋습니다. 예를 들어, 학습률, 배치 크기, 최적화 알고리즘 등을 변경하여 성능이 개선되는지 확인해볼 수 있습니다. 또한, Contrastive Learning에서는 negative sample의 개수와 temperature parameter도 중요한 hyperparameter입니다. 이러한 hyperparameter를 변경하여 모델의 학습이 개선되는지 확인해보는 것이 좋습니다.
2. Data Augmentation 적용: Contrastive Learning에서 Data Augmentation은 중요한 역할을 합니다. 이는 모델이 다양한 변형된 입력 데이터를 통해 더욱 강건하게 학습할 수 있도록 돕습니다. 따라서, 더 다양한 Data Augmentation 기법을 적용해보거나, 기존의 Data Augmentation 방법을 조정하여 모델이 더 다양한 패턴을 학습할 수 있도록 돕는 것이 좋습니다.
3. Fine-tuning 전 단계의 학습량: Contrastive Learning을 통해 학습한 후, fine-tuning을 수행할 때, 전 단계에서의 학습량이 충분하지 않을 경우 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서, pre-training을 더 오래 수행하여, 더 강력한 feature extractor를 얻을 수 있도록 하는 것이 좋습니다.
4. 모델 아키텍처 변경: 모델의 아키텍처를 변경하여, 더 강력한 모델을 만들어서 학습하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 더 깊은 네트워크를 사용하거나, 더 많은 레이어를 추가하는 등의 작업을 수행하여 모델의 복잡도를 높이는 것이 좋습니다.
5. 데이터셋 확인: 데이터셋을 확인하여, 모델이 학습하기에 충분한 데이터가 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 데이터셋의 크기나 분포 등이 모델의 학습에 영향을 미치기 때문입니다. 또한, 데이터셋에 노이즈가 많거나, 잘못된 레이블이 있는 경우도 있습니다. 이러한 경우 데이터 전처리를 수행하거나, 레이블을 수정하는 등의 작업을 수행하여 모델의 학습이 개선되도록 하는 것이 좋습니다.