📖 학습한 내용

• 사전학습 모델

📖 핵심내용

📌 사전 학습 모델

• 특정 작업을 수행하기 위해서 고안된 것이다
  
  -> 어떤 목적으로 만들어졌는지 파악하고 사용하는 것이 당연히 필수이다.
  -> 구조와 파라미터를 그대로 사용한다
  -> 전이학습(Transfer Learing)
  -> 추가 학습을 할때, 생 초기값 받는 것보다 더 나은 학습을 한다.

• 테스크를 받았을 때 고려할점
  테스크에 일치하는 모델이 있는지
  확보가능한 데이터가 있는지

• 일반 모델 구축과 사전 학습 모델 사용 장단점
  직접모델구축
  -> 성능 이슈, 시간
  -> 특정 솔루션에 완벽히 들어맞는 맞춤형 솔루션을 만들 수 있다.

사전학습모델
-> 우수한 성능
-> 유리한 출발점
-> 범용성

• 사전학습모델의 입력
  모델마다 요구하는 입력값이 다르므로 알맞게 설정해야한다.

• Lenet

• AlexNet

• VGG-16