![]()
GOAL - ResNet의 구조를 이해 - Tensorflow를 이용하여 ResNet50으로 CIFAR10 데이터셋을 이용하여 분류해 보자 Residual Network - 오늘은 2015년 ILSVRC에서 우승을 차지한 Residual Network(이하 ResNet)에 대해 포스팅하려고 합니다. - ResNet은 마이크로소프트에서 개발한 알고리즘으로 원 논문명은 "Deep Residual Learning for Image Recognition"입니다. 어마어마한 논문의 인용 수를 볼 수 있으며 이는 딥러닝 이미지 분야에서 많이 사용되고 있다는 뜻입니다. - CNN이 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있었고, 네트워크의 layer를 깊이 쌓으며 성능 향상을 이루고 있었습니다. 하지만 실제로 ..
![]()
GOAL - 지난 포스팅에 이어 정확도 그래프를 개선하려고 해보았고 이번에는 Transfer Learning을 이용하여 Resnet50으로 학습을 하여 정확도 개선을 해보려고 합니다. 1. 중간에 뚝 떨어지는 정확도 개선 2. 학습이 계속되고 있는 것으로 보여 epochs 수를 더 늘려봄 3. 정확도 상승 방법 구현 Transfer Learning (전이 학습) - 일반적으로 CNN 기반의 딥러닝 모델은 제대로 훈련시키려면 많은 수의 데이터가 필요합니다. 하지만 많인 데이터 셋을 얻는 것은 일반적으로 쉽지 않은 일입니다. 이러한 어려움을 해결한 것이 전이 학습입니다. 전이 학습이란 이미지 넷과 같이 아주 큰 데이터셋에 훈련된 모델의 가중치를 가지고 와서 우리가 해결하고자 하는 과제에 맞게 재보정해서 사용..
