반응형 Transfer Learning1 [딥러닝] 전이 학습 (Transfer Learning) 해설, 정리, 요약 안녕하세요, HELLO "전이 학습 (Transfer Learning)"은 모델을 처음부터 훈련시키는 대신, 사전 훈련된 딥러닝 모델을 새로운 작업이나 데이터 세트에 재사용하는 프로세스를 가리키는 딥러닝의 설계 패턴입니다. 전이 학습의 주요 아이디어는 ImageNet과 같은 크고 다양한 데이터 세트에서 학습한 지식을 활용하여, 새로운 작업에 대한 딥러닝 모델의 성능과 효율성을 향상하는 것입니다. 전이 학습은 다음과 같은 다양한 시나리오에서 사용할 수 있습니다. 사전 훈련된 모델에서 유사한 데이터 분포를 가진 새로운 작업으로 모델을 적용 사전 훈련된 모델에서 상이한 데이터 분포를 가진 새로운 작업으로 모델을 적용 제한된 교육 데이터를 사용하여 사전 훈련된 모델에서 새로운 작업으로 모델을 적용 전이 학습을 .. 2023. 2. 13. 이전 1 다음 반응형
