편집
1,408
번
바뀜
새 문서: == 개요 == 이미지... == 사전 훈련된 네트워크 사용 == 이미지에 한해 사용할 수 있는 전략이다. 일반적으로 이미지 학습을 위해 CNN 따위를...
== 개요 ==
이미지...
== 사전 훈련된 네트워크 사용 ==
이미지에 한해 사용할 수 있는 전략이다. 일반적으로 이미지 학습을 위해 CNN 따위를 사용하면 앞쪽의 층은 edge 등 특성을 파악하는 방향으로 훈련되는데, 이 부분은 이미 훈련된 네트워크를 사용하는 것이다. 즉, 합성곱 층만 재사용하는 것이다.
데이터 자체가 적을 때에도 유용하다.
이미지의 경우, 특성을 공유하기 때문에 가능한 전략이다.(합성곱 층에서 학습된 표현은 일반적인 표현이기 때문에 재사용)
=== 훈련된 네트워크 ===
ImageNet 데이터셋에서 훈련된 컨브셋은 다음과 같은 것들이 있다.
VGG, ResNet, Inception, Inception-Resnet, Xception 등...
[[분류:데이터 전처리]]
이미지...
== 사전 훈련된 네트워크 사용 ==
이미지에 한해 사용할 수 있는 전략이다. 일반적으로 이미지 학습을 위해 CNN 따위를 사용하면 앞쪽의 층은 edge 등 특성을 파악하는 방향으로 훈련되는데, 이 부분은 이미 훈련된 네트워크를 사용하는 것이다. 즉, 합성곱 층만 재사용하는 것이다.
데이터 자체가 적을 때에도 유용하다.
이미지의 경우, 특성을 공유하기 때문에 가능한 전략이다.(합성곱 층에서 학습된 표현은 일반적인 표현이기 때문에 재사용)
=== 훈련된 네트워크 ===
ImageNet 데이터셋에서 훈련된 컨브셋은 다음과 같은 것들이 있다.
VGG, ResNet, Inception, Inception-Resnet, Xception 등...
[[분류:데이터 전처리]]