# 📊 Training Analysis Report (2025-11-20)

## 1. 현재 학습 상태 (Current Status)

현재 `run_lora_finetune_20251114.sh` 스크립트를 통해 Mobile VLA 모델의 LoRA 파인튜닝이 진행 중입니다.

### 1.1 데이터셋 구성 (Dataset)
- **총 에피소드 수**: 468개 (`ROS_action/mobile_vla_dataset`)
- **데이터 분포**:
  - `1box_hori_left_core_medium`: 206개
  - `1box_hori_left_core_medium_evening`: 12개
  - `1box_hori_right_core_medium`: 250개
- **특이사항**: 468개의 파일 모두 검증 완료되었으며, 기존 누락/중복 문제 해결됨.

### 1.2 주요 코드 수정 사항 (Code Changes)
학습 안정성과 로그 가독성을 위해 다음과 같은 수정이 적용되었습니다:
1.  **Batch Size 버그 수정**: `base_backbone.py`에서 `UnboundLocalError`를 유발하던 `batch_size` 변수 할당 로직 수정 완료.
2.  **로그 용어 변경**:
    - 기존: `loss_arm_act` (Arm이라는 용어가 모호함)
    - 변경: **`loss_velocity_act`** (속도 제어 모델임이 명확해짐)
3.  **성능 지표 추가**:
    - **`rmse_velocity_act`** 추가: Loss(MSE)의 제곱근을 통해 실제 속도 오차(Scale)를 직관적으로 파악 가능하도록 개선.

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## 2. 체크포인트 저장 전략 분석 (Checkpoint Strategy)

현재 시스템이 "최대 성능(Maximum Performance)"을 판단하고 저장하는 기준은 다음과 같습니다.

### 2.1 저장 정책 (Policy)
- **설정 파일**: `main.py` 내부 `ModelCheckpoint` 설정
- **모니터링 지표 (Monitor)**: **`val_loss`** (Validation Loss)
- **판단 기준 (Mode)**: `min` (낮을수록 좋음)
- **저장 개수 (Top K)**: 상위 3개 모델 저장 (`save_top_k=3`)
- **추가 저장**: 매 Epoch의 마지막 상태 (`last.ckpt`)도 별도 저장

### 2.2 현 시점의 "최대 성능"의 의미
- 현재 구조에서 "성능이 좋다"는 것은 **"검증 데이터셋(Validation Set)에 대한 행동 예측 오차(MSE)가 가장 작다"**는 것을 의미합니다.
- **한계점**: Loss가 0에 수렴한다고 해서 실제 로봇의 **작업 성공률(Success Rate)**이 100%임을 보장하지 않습니다. (Overfitting 또는 실제 환경 변수 차이 가능성)

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## 3. 향후 개선 및 수정 제안 (Roadmap)

현재 Loss 기반의 학습이 안정화된 후, 다음 단계로 넘어가기 위한 제안 사항입니다.

### 3.1 성공률(Success Rate) 검증 도입
- **문제**: Loss 만으로는 로봇이 물체를 잡았는지(Grasping Success), 목적지에 도달했는지 알 수 없음.
- **해결**: 학습된 체크포인트(Top 3)를 사용하여 시뮬레이션 또는 실제 로봇 환경에서 **Rollout Test**를 수행해야 함.
- **Action Item**: `run_inference_test.py`를 확장하여 연속된 궤적을 생성하고 성공 여부를 판단하는 스크립트 작성.

### 3.2 추론 속도(Latency) 최적화
- 현재 Mobile VLA는 실시간 제어를 목표로 합니다.
- 학습 완료 후, `measure_latency.py` 등을 통해 **End-to-End 추론 시간**이 제어 주기에 적합한지(예: 10Hz, <100ms) 검증 필요.

### 3.3 데이터 불균형 모니터링
- 현재 Left(218개) vs Right(250개)의 비율은 비교적 양호하나, 특정 조건(Evening 등)의 데이터가 적음.
- **Evening(저녁)** 환경에서의 성능이 저하될 경우, 해당 조건의 데이터를 증강(Augmentation)하거나 추가 수집 필요.

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**작성일**: 2025년 11월 20일
**작성자**: AI Assistant