Deep Python Studio

사전 학습 모델을 활용한 이미지 분류1. 서론딥러닝 모델을 처음부터 학습하는 것은 많은 데이터와 연산 자원이 필요합니다. 하지만 사전 학습된 모델(Pre-trained Model)을 활용하면 비교적 적은 데이터와 연산 비용으로도 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다. 이번 글에서는 사전 학습된 모델을 활용하여 이미지 분류를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.2. 사전 학습 모델이란?사전 학습 모델은 대규모 데이터셋을 이용해 미리 학습된 신경망 모델을 의미합니다. 대표적인 예로 ImageNet 데이터셋을 활용해 학습된 모델들이 있으며, 이를 전이 학습(Transfer Learning) 기법을 이용해 새로운 이미지 분류 문제에 적용할 수 있습니다.2.1 대표적인 사전 학습 모델VGG16, VGG19: 비교적 ..

전이 학습(Transfer Learning)의 개념과 필요성1. 전이 학습(Transfer Learning) 개요딥러닝 모델을 학습할 때, 대량의 데이터와 강력한 연산 자원이 필요합니다. 그러나 모든 문제에 대해 처음부터 모델을 학습하는 것은 현실적으로 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 이를 해결하는 방법 중 하나가 바로 전이 학습(Transfer Learning) 입니다.전이 학습은 이미 학습된 모델의 지식을 새로운 문제에 적용하는 기법입니다. 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델을 활용하여 새로운 데이터셋에 적합하도록 일부 층을 조정하거나 추가 학습을 진행하는 방식으로, 모델 학습 속도를 높이고 성능을 향상시킬 수 있습니다.전이 학습은 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다:학습할 데이터가 부족할 때연산 ..