반응형 Feature Extraction2 [DL][CNN]전이학습의 미세조정 기법(Fine - Tuning) 개념 및 PyTorch 예제 앞선 글에서 Transfer Learning의 개념과 Transfer Learning의 한 종류인 Feature Extraction에 대해 알아보았습니다.이제 Transfer Learning의 또 다른 기법인 Fine - Tuning에 대해 알아보겠습니다. 전이학습(Transfer Learning) 및 특성추출(Feature Extraction) 정리 ,CNN(resnet18) PyTorch 예제1. 전이 학습(Transfer Learning)이란?일반적으로 CNN 기반의 딥러닝 모델을 제대로 훈련시키려면 많은 양의 데이터가 필요하다. 하지만 큰 데이터셋을 얻는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 아주 큰 데self-objectification.tistory.com1. 미세 조정 기법(Fine - Tuning.. 2025. 1. 14. [DL][CNN]전이학습(Transfer Learning) 및 특성추출(Feature Extraction) 정리 ,CNN(resnet18) PyTorch 예제 1. 전이 학습(Transfer Learning)이란?일반적으로 CNN 기반의 딥러닝 모델을 제대로 훈련시키려면 많은 양의 데이터가 필요하다. 하지만 큰 데이터셋을 얻는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 아주 큰 데이터 셋을 써서 훈련된 모델의 Parameter를 가져와 해결하려는 과제에 맞게 보정해서 사용하는 *Transfer Learning*을 진행하여 현실적인 어려움을 해결한다. 이 때 아주 큰 데이터셋을 사용하여 훈련된 모델을 Pre-trained model이라 부른다.전이 학습을 위한 방법으로는 특성 추출(Feature Extraction)과 미세 조정(Fine - Tuning) 기법이 있다. 2. 특성 추출 기법(Feature Extraction)이란?ImageNet 데이터셋으로 Pre.. 2025. 1. 14. 이전 1 다음 반응형
