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[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
쉽게 성능 향상 시키기 - 학습 된 모델(Pretrained Model)
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전이 학습을 하겠다는것은 이전에 학습한 weight를 이용하겠다는 의미로 알고 있는데요 맨앞에 있는 conv1을 수정하게 되면 모델 파라메터랑 weight랑 안맞지 않나요? 그리고 동결 시키지 않으면 결국 기존 weight를 무시하고 처음부터 다시 학습 할꺼같은데 해당 예제에서 어떻게 기존 weight를 활용하게 되는것인지 궁금합니다.
답변 2
그럼 강의에서 (weights='DEFAULT') 부분은 의미가 없는건가요??
어떤 관점에서 말씀하시는 것인가요? 학습 된 모델 파라메터를 가지고 왔기 때문에 그대로 사용할 수도 있고 재학습하더라도 랜덤 파라메터가 아닌 학습 된 지점부터 재학습하기 때문에 학습 수렴 속도나 정확도 등에 영향은 줄 수 있습니다.
안녕하세요.
전이 학습에는 다양한 방법들이 존재합니다. 기존 weight을 그대로 사용할 수도 있고 모델을 가져 온 후 다시 재학습하여 사용할 수도 있고 일부 weight만 재학습할 수도 있습니다!
감사합니다.
어떤 관점에서 말씀하시는 것인가요? 학습 된 모델 파라메터를 가지고 왔기 때문에 그대로 사용할 수도 있고 재학습하더라도 랜덤 파라메터가 아닌 학습 된 지점부터 재학습하기 때문에 학습 수렴 속도나 정확도 등에 영향은 줄 수 있습니다.