[DL] Transfer Learning vs Fine-tuning, 그리고 Pre-training
딥러닝에서 신경망을 공부하다보면 transfer learning과 fine tuning이라는 단어를 심심치않게 접할 수 있다. 둘 사이에는 무슨 차이가 있을까? 사실 필자도 생각없이 혼용하다(ㅋㅋ) 의문점을 해소할
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Transfer Learning과 Fine-Tuning
fine-tuning을 두 번 한다는 것이 가능한가? 그것을 전이학습(Transfer Learning)이라고 할 수 있는가? 그렇게 된다면 효과가 무엇인가라는 질문으로 시작해 둘에 대한 정의와 공통점 및 차이점을 공부하
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Transfer learning & fine tuning의 다양하고 섬세한 기법
우리가 어떤 문제에 직면했을 때 해당 문제와 비슷한 결과들이 있다면 훨씬 수월하고 빠르게 문제를 해결해 나갈 수 있을 겁니다. 이번에는 바로 그 개념인 *Transfer learning과 **fine tuning에 대한 내
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결론 :
Transfer Learning의 방법 중 하나가 Fine Tuning이다.
Transfer Learning (전이학습)
새로운 데이터셋으로 다시 학습 시키는 것이다.
Fine-Tuning (미세조정)
얻고자 하는 결과값이 다를때 마지막 output layer를 삭제하고 다른 layers를 붙여서 모델을 다시 훈련시킨다.
Task의 성격에 따른 Fine tuning 전략
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