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안녕하세요. 혼자 좌충우돌하면서 배우다보니 한 걸음 한 걸음이 더디네요.
그래서 도움 요청드립니다. :D
전이학습과 관련해서 질문이 있는데요...
- Q. 전이학습이 이미 학습된 내용에 추가 지식을 넣는 개념인가요?
- 이를테면, 10개의 클래스를 구분하는 녀석이 있는데, 2개 클래스에 대한 구분이 가능하도록 데이터 셋을 추가로 학습 시키는 것인가요?
- 아니면, 단순히 학습 속도, 정확도를 높이는 테크닉인가요?
- Q. GAN의 경우에…
- 사람 얼굴로 학습된 preTrained data가 있다고 할때..
- 디즈니 캐릭터 데이터 셋으로 전이학습을 시키면..
- 이 모델은 사람얼굴과 디즈니 캐릭터를 다 생성시키는 latent space를 가지나요?
- 아니면… 디즈니 캐릭터를 생성시키는 모델이 되는 걸까요?
감사합니다.
보통 CNN에서 전이학습을 하면 마지막 완전연결신경망 부분만 새로운 레이어로 교체합니다. 이때 클래스 개수는 변경이 가능합니다. 전이학습은 클래스 개수를 늘리는게 목적인 아닙니다. 기존에 학습한 모델의 지식을 사용하여, 새로운 데이터를 더 빠르고 정확하게 학습하기 위해서입니다.
GAN의 예시에서는 디즈니 캐릭터를 생성시키는 모델로 전이학습이 되지 않을까 합니다.