intermediate fine tuning

• 이 방식은 일반적인 fine tuning 과정과 유사하지만, 중간 단계에서 특정 작업이나 데이터셋에 대해 모델을 미세 조정
• 이 과정은 최종 작업에 모델을 적용하기 전에, 모델이 특정 도메인이나 중간 작업에 더 잘 적응할 수 있도록 도움
• 이미지 도메인에서 intermediate fine tuning은 특히 데이터셋이 제한적이거나, 특정 도메인의 세부적인 특성을 모델에 학습시키고 싶을 때 유용한 전략입니다.

1. Intermediate Fine Tuning의 과정

1. 사전 훈련된 모델 선택: 대규모 데이터셋에서 사전 훈련된 모델을 선택(다양한 작업에 유용)
2. 중간 훈련 단계:

• 선택한 모델을 특정 도메인이나 중간 작업에 더 적합하도록 추가적으로 미세 조정
• 예를 들어, 의료 이미지 분석 작업에 사용하기 전에, 의료 이미지 데이터셋에서 모델을 미세 조정할 수 있음

3. 최종 미세 조정:

• 모델을 특정 작업(예: 특정 질병의 이미지를 분류하는 작업)에 맞게 최종적으로 미세 조정
• 이 단계는 모델이 최종 작업에 최대한 적합하도록 조정하는 과정

Intermediate Fine Tuning의 장점

• 도메인 적응성 향상:
• 중간 미세 조정을 통해, 모델이 특정 도메인의 특성을 더 잘 이해하고 적응할 수 있음
• 성능 향상:
• 최종 작업에 대한 모델의 성능을 개선할 수 있음
• 오버피팅 감소:
• 대규모 사전 훈련 모델을 바로 최종 작업에 미세 조정할 때 발생할 수 있는 오버피팅을 줄일 수 있습니다.