Neural Network transfer learning 구조: [훈련된 합성곱 기반 층 -> 훈련된 분류기] 라고 하면, 1. 훈련된 합성곱 기반 층으로부터 특성을 추출하여 새로운 분류기를 만들어 연결하여 훈련시킨다. 훈련시키기 빠르다는 장점이 있지만, end-to-end 컴파일을 하지 않는 이상, 데이터 증식을 사용하지 못하기 때문에 과대적합될 수 있다. 위와 같은 코드를 통해 합성곱 기반층 전체를 freezing 시켜줘야 한다. 2. 훈련된 ... Convolutional Neural NetworkDeep LearningConvNeural Networktransfer learningConv
transfer learning 구조: [훈련된 합성곱 기반 층 -> 훈련된 분류기] 라고 하면, 1. 훈련된 합성곱 기반 층으로부터 특성을 추출하여 새로운 분류기를 만들어 연결하여 훈련시킨다. 훈련시키기 빠르다는 장점이 있지만, end-to-end 컴파일을 하지 않는 이상, 데이터 증식을 사용하지 못하기 때문에 과대적합될 수 있다. 위와 같은 코드를 통해 합성곱 기반층 전체를 freezing 시켜줘야 한다. 2. 훈련된 ... Convolutional Neural NetworkDeep LearningConvNeural Networktransfer learningConv