Transfer Learning은 딥러닝 기법 중 하나로, 기존에 학습된 모델을 새로운 작업에 재사용하는 방법이다. 이 기법을 사용하면 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있다. 또한, 학습 시간을 줄일 수 있다는 장점이 있다. 그리고 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
Transfer Learning의 장점
Transfer Learning은 다음과 같은 장점을 가지고 있다:
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적은 양의 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있다는 점이다. 기존에 학습된 모델을 활용하면 처음부터 모델을 학습하는 것보다 적은 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있다. 이는 기존 모델이 이미 많은 데이터로부터 일반적인 특징들을 학습했기 때문이다.
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학습 시간을 줄일 수 있다는 점이다. 기존에 학습된 모델을 활용하면 새로운 작업에 대해 처음부터 모델을 학습하는 것보다 더 적은 시간이 소요된다. 이는 기존 모델이 이미 좋은 초기화를 가지고 있기 때문이다.
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다양한 분야에서 활용될 수 있다는 점이다. Transfer Learning은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 적용될 수 있다.
Transfer Learning의 방법
Transfer Learning은 크게 두 가지 방법으로 구분할 수 있다:
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Fine-tuning이다. 기존에 학습된 모델의 일부 또는 전체를 새로운 작업에 맞게 조정하는 방법이다. 예를 들어, 이미지 인식 분야에서는 기존에 학습된 모델의 마지막 층을 새로운 작업의 클래스 수에 맞게 변경하고, 전체 모델을 새로운 데이터로 재학습하는 방법이다.
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Feature extraction이다. 기존에 학습된 모델의 특징 추출 부분을 고정하고, 새로운 작업에 맞는 분류기를 추가하는 방법이다. 예를 들어, 자연어 처리 분야에서는 기존에 학습된 언어 모델의 특징 추출 부분을 고정하고, 새로운 작업에 맞는 분류기를 추가하여 재학습하는 방법이다.
Transfer Learning은 딥러닝에서 중요한 기법 중 하나이며, 적은
양의 데이터와 시간으로도 높은 성능을 달성할 수 있다. 또한, 다양한 분야에서 활용될 수 있다. Transfer Learning에 대해 더 자세히 알고 싶다면 아래의 참고 자료를 확인해보시길 바란다.
참고 자료:
