[We-Co] Fine-Tuning - TensorFlow

안녕하세요. 위기의코딩맨입니다.

오늘은 Fine-Turing에 대해 알아보도록 하겠습니다.

전이학습, Transfer Learning이라고 불리기도합니다.

 

간단하게 설명하면

이미 학습된 Neural Networks 파라미터를 새로운 Task에 맞도록 Fine-Tuning(미세조정)하는 작업을 의미합니다. 

예를들면 고양이를 분류하는 CNN 모델에 다른 호랑이나 다른 동물의 분류 학습을 추가할 때 사용됩니다. 

새로운 학습을 진행하는 것보다 Fine-Tuning을 사용해서 학습 속도와 정확도를 올릴수 있습니다.

 

Fine-Tuning에서 중요한 점은 어느 지점에서 재학습을 진행할지

환경에 따라 학습을 진행하시면 됩니다.

고양이 분석에서 갑자기 차량 분석을 추가할 때는 모두 학습을 진행해야합니다.

고양이 분석에서 강아지 분석을 추가하는 부분은 중간 정도,

갖고 있는 Dataset이 양이 적고 다른 학습을 진행할 때는 일부만 Frozen시키고 학습을 진행합니다.

적용하는 것은 정답이 존재하는 부분이 아니니 환경에 따라서 선택하시면 됩니다.

[출처: https://jeinalog.tistory.com/13]

여기서 Frozen은 학습을 제외하고 남은 부분만 학습을 진행한다는 의미입니다.

 

 

 

오늘은 간단하게 Fine-Tuning에 대해서 간단하게 알아보았습니다.

점점 더 어려워지는...