머신러닝2 컴퓨터비전 전이학습 Computer Vision, Transfer Learning - Fine Tuning 컴퓨터비전 전이학습 Computer Vision Transfer Learning - Fine Tuning Fine Tuning (미세조정) Pretrained Network 위에 새로운 Layer를 추가해서 Model을 구현 Pretrained Network 부분을 동결 일단 학습을 진행, Model 을 1차적으로 완성 Pretrained Network의 일부 layer를 동결 해제 (Filter update) 다시 학습을 진행 총 2번의 학습이 진행됨 (한번에 진행하지 않는 이유는 한번에 학습시 기존의 filter정보가 손상될까봐 나눠서 한다. # train: 2000, validation : 1000 import numpy as np from tensorflow.keras.models import S.. 2023. 10. 8. 컴퓨터비전 전이학습 Computer Vision Transfer Learning - Feature Extraction 컴퓨터비전 전이학습 Computer Vision Transfer Learning - Feature Extraction 전이학습 (Transfer Learning) MNIST 예측 시 사용한 CNN 은 convolution layer 3개 + FC(Fully Connected Layer) Layer (DNN) classifier 성능이 떨어진다. 실무에서는 Pre-trained Network (기학습네트워크)를 이용하여 학습 및 예측한다. 전이학습을 Pre-Trained Network(사전 학습된 모델)을 사용한다. 학습의 시간을 대폭적으로 줄이고 모델의 정확도를 높인다. 컴퓨터비전에서 Pre Trained Network 종류 1. Google Inception (Convolution Layer 30개) .. 2023. 10. 4. 이전 1 다음 반응형
