CNN

Model Check Point

• tensorflow 에 check point 함수를 통해서 모델 구조와 가중치 형태를 전부 저장 할수 있다.
• 무엇을 중점으로 저장 할거냐
• 가장 베스트 모델을 저장 할거냐
• 가장 베스트 가중치를 넣을 것인가

모델 저장하기 옵션 설정

from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint

mcp = ModelCheckpoint(filepath='/content/model1.h5',   # 모델 저장 경로
                      monitor='val_loss',              # 모델 저장의 관심 대상
                      verbose=1,                       # 어느 시점에서 저장되는지 알려줌
                      save_best_only=True,             # 최고 성능 모델만 저장
                      save_weights_only=False)         # True : 가중치만 저장 | False : 모델 구조 포함하여 저장

모델 가져오기

clear_session()
model = keras.models.load_model('/content/model1.h5')
model.summary()

Transfer Learning

• 만들어진 모델을 가져와서 완전히 똑같이 쓸것인가

데이터가 많고 문제가 모델과 유사할떄

• 모델의 뒷부분 위주로 재학습

데이터가 많고 문제가 모델과 상이

• 모델 전체를 재학습

데이터 수집이 적고 모델과 유사

• 모델의 뒷부분 중에 뒷부분만 학습

데이터가 적고 모델이 상이

• 모델의 뒷부분 만 학습

Fine - Tuning

• 특정 레이어 까지는 학습 하지는 않지만
• 몇몇 데이터에 대해 가중치 는 Update 를 한다