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[딥러닝] 전이학습(Transfer Learning) 원리, 응용, 예시 + 왜 해야할까?

전이학습(Transfer Learning) 원리, 장점, 응용 전이 학습(Transfer Learning)은 한 영역에서 학습된 지식을 다른, 하지만 관련 있는 영역에 적용하는 머신러닝의 방법론입니다. 전이 학습의 핵심 아이디어는 이미 어떤 태스크에서 충분히 학습된 모델이 다른 태스크에 대해서도 일정 부분 지식을 가지고 있으며, 이를 활용하여 새로운 태스크에 대한 학습을 가속화하고 성능을 향상시킬 수 있다는 것입니다. 전이 학습의 원리 사전 학습(Pre-training): 대규모의 일반적 데이터셋(예: 이미지, 텍스트)을 사용하여 모델을 사전에 학습시킵니다. 이 단계에서 모델은 넓은 범위의 데이터로부터 유용한 패턴, 특징, 지식을 학습합니다. 미세 조정(Fine-tuning): 사전 학습된 모델을 새로운..
카테고리 없음 2024. 2. 14. 18:00
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