모델 카드 업데이트 - Epoch 41 (검증 정확도: 1.0000)

README.md

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 # ConvNext_Multi 모델 카드
 
-_Last updated: 2025-08-22 09:23:39
+_Last updated: 2025-08-27 08:36:14
 ## Model Details
 
 ConvNext_Multi는 다중분광(멀티스펙트럼) 영상 데이터를 입력으로 하여 작물 및 식생을 분류하는 ConvNeXt 기반 이미지 분류 모델입니다. 드론 및 위성에서 촬영한 5밴드 (Blue, Green, Red, Near-Infrared, RedEdge) 영상을 효율적으로 처리하도록 설계되어, 고해상도 농업·환경 모니터링에 적합합니다.
@@ -30,6 +30,7 @@ ConvNext_Multi는 다중분광(멀티스펙트럼) 영상 데이터를 입력으
 - **Languages:** Korean (모델 주석 및 문서화)  
 - **Model type:** 이미지 분류 (멀티밴드 입력)
 - **Created_date:** 2025-06-05 13:32:18
+- **Updated_date:** 2025-08-27 08:36:14
 P25-08-22 09:23:39
 
 ## Uses
@@ -93,6 +94,12 @@ predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1)
 - **Testing Data:** 별도 보유한 검증용 다중분광 이미지셋  
 - **Metrics:** 정확도(Accuracy), 손실(Loss)
 - **Performance:**  
+  - **베스트 성능 (Epoch 41):**
+    - 훈련 손실: 0.1238
+    - 훈련 정확도: 1.0000
+    - 검증 손실: 0.3569
+    - 검증 정확도: 1.0000
+  - **마지막 업데이트:** 2025-08-27 08:36:14
   - **베스트 성능 (Epoch 22):**
     - 훈련 손실: 0.4094
     - 훈련 정확도: 0.9957