- 전이 학습은 사전 훈련된 신경망을 새로운 문제에 적용하는 기법이며, 이미지넷에서 훈련된 모델을 피스타치오 이미지 분류에 활용합니다. 🧠
- 사전 훈련된 신경망의 저수준 특성(색, 패턴, 모서리)을 활용하여 유사 도메인 문제에 적용하며, 분류층을 변경하여 새로운 클래스에 맞게 조정합니다. 🎨
- 텐서플로 허브 또는 허깅페이스를 통해 사전 훈련된 모델을 로드할 수 있으며, 텐서플로 허브는 TF 케라스를 사용해야 호환됩니다. 📦
- 허깅페이스의 파이프라인 함수를 사용하면 사전 훈련된 모델을 간편하게 로드하고 이미지 분류 작업에 적용할 수 있습니다. 🚀
- 피스타치오 이미지 분류 예제에서, 이미지넷 데이터셋에 없는 피스타치오 클래스를 분류하기 위해 전이 학습을 사용하고, 마지막 분류층을 변경하여 모델을 훈련합니다. 🌰