레이스 로라 데이터베이스 - 부트
레이스 스타일의 로라 데이터베이스 구축, 로라 데이터베이스.
10회 반복, 50에포크로 학습하며, 각 에포크는 2400단계로 구성됨.
손실이 일반적으로 0.1 이하이고 적합도가 높으므로, 가중치를 {0.5-0.8} 범위로 줄일 수 있음.
보통 진짜 감각을 크게 향상시키는 Maji 모델을 사용하여 학습함.
매일 두 개의 모델을 업로드하는 것을 목표로 함.
