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지현님이 엑스포에서 얻어온 정보로는 처음부터 맨땅의 헤딩 식으로 모델을 구성하기 보다, 구성되어져 있는 모델을 공부해 수정하여 사용하라는 이야기를 해주셔서 반영을 하려고 합니다.
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model-zoo 에 방문하여 열심히 공부해볼 예정입니다,,
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저는 현재 keras를 통해 이진분류를 완료한 상태이고, 마찬가지로 keras를 이용하여 다중분류를 시도하려고 하는 와중에 저와 같은 루트로 진행중이신 분의 블로그를 발견하여 참고하여 진행할 것입니다.
- 위의 블로그를 보다가 bottleneck, fine tuning 에 대한 궁금증이 생겨 정리해 놓은 글입니다.
Bottleneck feature? Fine-tuning?
- VGG16 모델을 이용하기 전, 기존에 진행하던 CNN에서 코드 변형을 통해(class_mode 옵션을 'binary' 가 아닌 'categorical'로 변경하여 진행) 다중 분류를 성공 시킨 이후에 진행하려고 했으나, 다음과 같은 오류에 직면했습니다.
- input_shape 지정에서 사이즈 지정을 잘못 설정하여 나타난 오류였습니다
오류를 해결하려 몇시간동안 헤매었지만,, 몇시간 쉬고 다시 보니 오류를 찾을 수 있었습니다. 결국 파라미터 지정 오류때문에 일어난.. 대참사라니..흑흑
📌 시도 1
대참사는 이뿐만이 아니었는데요, 왜.. 이런 참담한 결과가 나왔는지는.. 저도 잘 모르겠습니다..
📌 시도2
📝 결론
- 시도 1, 2의 모델은 예시로 참고했던 이중분류, 다중분류의 모델을 사용했으며, 두 모델 모두 정확도가 정확하게 수렴하지 않았습니다. 하지만 이를 통해 모델을 학습시키는 것에 대한 이해도가 전에 비해 많이 높아 졌다고 생각합니다.
- 앞서 말씀드렸던 부분처럼 이미 생성되어져 있는 기존 모델을 사용하여 학습시키는 것을 다음 목표로 삼고 진행하면 될 것같습니다!
- 기존에 참고하던 논문에서는 Inception 모델을 사용하였으며, 구글링을 통해 알아본 모델은 VGG16 모델입니다. 두 모델 모두 진행해보면 좋을 것같아요.
model-zoo
Smile detection with a CNN
📌 참고자료
처음에 참고하던자료 오류 실마리
https://mdiqbalbajmi00786.medium.com/how-to-use-model-fit-which-supports-generators-because-fit-generator-is-deprecated-db7bb31c7b1b
https://www.tensorflow.org/versions/r2.1/api_docs/python/tf/keras/Model#fit
https://buillee.tistory.com/111
블록과 함께하는 파이썬 딥러닝 케라스
모델 시각화
FE Programmer