이전 내용 확인 이번 글에서는 이전 블로그 처럼 소규모의 데이터로 훈련된 모델로 이미지 분류를 진행하는 대신 사전훈련된 모델로 이미지 분류를 진행해 보겠습니다. 사전훈련된 모델은 대량의 데이터셋을 기반으로 미리 훈련된 모델인데, 학습에 사용된 데이터셋이 충분히 크고 일반적이라면 적용할 분류문제가 훈련에 사용된 데이터셋과 동떨어져 있더라도 사전훈련 모델을 적용 가능합니다. 첫번째 글 : https://ls-alt.tistory.com/28 두번째 글 : https://ls-alt.tistory.com/29 교재 홍보 다음의 교재의 내용을 참고하였습니다. 교재 구매 : https://www.yes24.com/Product/Goods/112012471 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 개정 2판 - 예스24 단..

이전 내용 확인 이번 글에서는 이전 블로그에 이어 훈련데이터가 적어 과대적합이 발생하는 문제를 해결하기 위해 데이터 증식에 대해 다뤄보고자 합니다. 첫번째 글 : https://ls-alt.tistory.com/28 교재 홍보 다음의 교재의 내용을 참고하였습니다. 교재 구매 : https://www.yes24.com/Product/Goods/112012471 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 개정 2판 - 예스24 단어 하나, 코드 한 줄 버릴 것이 없다!단 한 권의 딥러닝 책을 선택한다면 바로 이 책이다!케라스 창시자이자 구글 딥러닝 연구원인 저자는 ‘인공 지능의 민주화’를 강조한다. 이 책 역시 많 www.yes24.com 1. 데이터 증식 층 정의 훈련 데이터가 부족하기 때문에 이를 해결하기 위해 이..