오버피팅을 해 보았을 때(from1), 기존에 알려진 결과와 비교해서 충분히 납득 가능할만한 결과가 나와야 나의 코드에 버그가 없다는 것을 확신할 수 있다. 하지만 과거에 알려진 결과들이 모두 똑같이 믿을만 한 것은 아니다. 가장 좋은 것부터 나열을 해 보겠다.

1. 공식 구현체, 같거나 비슷한 데이터셋에 적용한 결과물(to1)
2. 공식 구현체, 흔한 벤치마크 데이터셋**(e.g. MNIST)**에 적용한 결과물(to1)
3. 비공식 구현체가 제시하는 결과물
4. 구현체가 없지만 논문에 제시되어 있는 결과물
5. 내 코드, 벤치마크 데이터셋**(e.g. MNIST)**에 적용한 결과물
6. 비슷한 모델, 같거나 비슷한 데이터셋에 적용한 결과물
7. 아무것도 없다면, 정말 정말 간단한 베이스라인을 상정하고 비교해 본다. 예를 들어, 그냥 선형회귀 결과물과 비교해본다거나. 평균값과 비교해본다거나.

parse me : 언젠가 이 글에 쓰이면 좋을 것 같은 재료들.

1. None

from : 과거의 어떤 생각이 이 생각을 만들었는가?

1. ba2.3.9.2. title: Implement and debug, 문제를 풀 수 있는 모델을 제대로 구현하면서, 한 개 배치를 오버피팅시키고, 모델이 돌아가기까지 어떤 이슈들이 있을 수 있는지를 알라.

supplementary : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각을 뒷받침하는가?

1. None

opposite : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각과 대조되는가?