사전훈련모델1 [딥러닝] 사전 훈련된 모델 활용하기 사전 훈련된 모델 활용 - 작은 이미지 데이터셋에 딥러닝을 적용하는 일반적이고 매우 효과적인 방법은 사전 훈련된 모델을 사용하는 것(정확도가 90프로까지 증가)- 여기에서는 (1,400만 개의 레이블된 이미지와 1,000개의 클래스로 이루어진) ImageNet 데이터셋에서 훈련된 대규모 컨브넷을 사용 캐런 시몬연(Karen Simonyan)과 앤드류 지서먼(Andrew Zisserman)이 2014년에 개발한 VGG16 구조를 사용VGG16은 조금 오래되었고 최고 수준의 성능에는 못 미치며 최근의 다른 모델보다는 조금 무거움이 모델의 구조가 이전에 보았던 것과 비슷해서 새로운 개념을 도입하지 않고 이해하기 쉽기 때문에 선택이 외에도 ResNet, Inception, Xception 등이 있음사전 훈련된 .. 2024. 8. 26. 이전 1 다음
