[7주차 총정리] Transfer Learning(전이학습) 개념 정리
Transfer Learning (전이학습) (참조: https://bskyvision.com/698) 배경: 딥러닝은 머신러닝과 달리 사용하기 위해서는 일반적으로 10,000 단위 이상의 labeled된 아주 큰 데이터셋이 필요하다. 하지만 이렇게 labeled된 큰 데이터셋을 구하기는 쉽지 않기 때문에 "전이학습"이라는 해결책이 제시되었다. 정의: 전이학습이란 이미지넷과 같이 아주 큰 데이터셋에 훈련된 모델의 가중치를 가지고 와서 우리가 해결하고자 하는 과제에 맞게 재보정해서 사용하는 것을 말한다. 다시 말하자면, 우리가 해결하고자 하는 문제를 해결하기 위해 처음부터 대규모 모델을 쌓아올릴 필요 없이 그와 비슷한 이미 훈련된 모델의 지식을 적용하는 것이다. (참조: https://www.tensorf..
