수어 인식 엔진이 버전마다 무엇을 배웠고 얼마나 좋아졌는지 — 모든 수치는 signer-disjoint(학습에 쓰지 않은 사람 기준)의 정직한 평가다.
막대 위 = 최고 val_acc, 막대 아래 괄호 = 그 버전이 구분하는 단어(클래스) 수. 클래스 수가 다르면 %를 직접 비교할 수 없다 — 단어가 많을수록 같은 %라도 더 어려운 문제다.
버전별 투입 샘플 수. 매 학습은 그 시점까지 변환된 데이터 전체를 처음부터 다시 배운다 (전체 재학습 방식).
40에폭, 31분. 10에폭 무렵 학습 데이터를 거의 외우고(loss→0), 이후는 일반화 싸움 — 최고점은 20에폭의 24.6%.
인식 엔진이 거쳐온 다섯 세대. 폐기된 것도 기록으로 남긴다.
모든 런의 원자료 (그래프의 표 보기).