손실 가중치(Loss weighting)

앞서 만든 알파벳과 문자 예측용 두 출력 모델의 세 가지 버전 model_a, model_b, model_c가 학습되어 있어요. 세 모델 모두 다음과 같이 손실을 정의했습니다:

loss_alpha = criterion(outputs_alpha, labels_alpha)
loss_char = criterion(outputs_char, labels_char)
loss = ((1 - char_weight) * loss_alpha) + (char_weight * loss_char)

다만, 각 모델은 서로 다른 char_weight 값(0.1, 0.5, 0.9)으로 학습되었어요.

이전 연습 문제에서 정의한 evaluate_model() 함수를 사용해 각 모델의 정확도를 확인해 보세요. 어떤 char_weight로 어떤 모델이 학습되었는지 맞혀 보세요.