고양이 두 잔

목차 전이 학습(Transfer Learning) 전이 학습(Transfer Learning)은 딥러닝 모델이 이미 학습한 정보를 새로운 작업에 재사용하는 방법이다. 예를 들어, ImageNet이라는 대규모 데이터셋에서 학습된 모델은 일반적인 이미지 분류 작업에 필요한 유용한 특성을 이미 학습했기 때문에, 이를 활용해 상대적으로 작은 데이터셋(CIFAR-10)에서 학습 시간을 단축하고 성능을 높이는 데 사용할 수 있다. 전이 학습의 중요성은 다음과 같다: 데이터 효율성: 대규모 데이터가 부족한 상황에서 모델의 일반화 능력을 향상한다.학습 시간 단축: 사전 학습된 모델을 기반으로 학습하기 때문에 초기 단계부터 학습할 필요가 없다.성능 향상: 기존 모델의 강력한 특성 표현력을 활용하여 더 나은 성능을 얻을 ..