[CNN] 전이 학습 - 특성 추출 기법

[딥러닝 파이토치 교과서]를 기반으로 공부한 내용입니다. 전이 학습 : 이미지넷처럼 아주 큰 데이터셋을 써서 훈련된 모델(사전 훈련된 모델(네트워크))의 가중치를 가져와 우리가 해결하려는 과제에 맞게 보정해서 사용하는 것을 의미함 => 비교적 적은 수의 데이터를 가지고도 우리가 원하는 과제를 해결할 수 있음 특성 추출 기법 특성 추출은 ImageNet 데이터셋으로 사전 훈련된 모델을 가져온 후 마지막에 완전연결층 부분만 새로 만듦. 즉, 학습할 때는 마지막 완전연결층(이미지의 카테고리를 결정하는 부분)만 학습하고 나머지 계층들은 학습되지 않도록 함. -> 합성곱층과 데이터 분류기(완전연결층)으로 구성 합성곱층 : 합성곱층과 풀링층으로 구성 데이터 분류기(완전연결층) : 추출된 특성을 입력받아 최종적으로 ..