728x90 반응형 restnet1 [인공지능] ResNet 전이 학습 : 에포크 설정이 성능에 미치는 영향 분석 딥러닝 모델을 활용한 이미지 분류 프로젝트에서 전이 학습(Transfer Learning)은 필수적인 기법입니다. 특히 ImageNet으로 사전 훈련된 ResNet 모델을 새로운 데이터셋에 적용할 때, 학습의 효율성과 최종 성능을 결정하는 핵심 요소 중 하나가 바로 에포크(Epoch) 설정입니다. 이번 글에서는 전이 학습의 2단계 전략에서 에포크를 다르게 설정했을 때 어떤 결과가 예측되는지 분석하고, 안정적으로 높은 성능을 얻기 위한 최적의 전략을 제시합니다. 전이 학습의 2단계 전략 효율적인 ResNet 기반 전이 학습은 일반적으로 두 단계로 나뉩니다. 특징 추출(Feature Extraction)목표 : 사전 훈련된 ResNet Base Model은 동결하고, 새로 추가된 최종 분류기(Classifi.. 2025. 11. 2. 이전 1 다음 728x90 반응형
