사전학습/전이학습

Fine-tuning은 미리 학습된 모델을 가져와서 새로운 데이터셋에 맞게 세부 조정하는 과정을 의미합니다. 주로 전이 학습(transfer learning)에서 사용되며, 이미 잘 학습된 모델의 일부를 가져와서 기존 모델에 새로운 데이터를 학습시키는 방식입니다.

Fine-tuning의 주요 단계는 다음과 같습니다:

1. Pretrained Model 선택: Fine-tuning을 위해 미리 학습된 모델을 선택합니다. 이는 대규모 데이터셋(예: ImageNet)에서 사전 학습된 모델일 수 있습니다.

2. 모델 아키텍처 변경: 선택한 미리 학습된 모델의 일부 계층을 가져와서 기존 모델의 아키텍처에 통합합니다. 이는 기존 모델의 일부 계층을 고정하고, 새로운 데이터에 대해 효과적인 특징을 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 새로운 데이터셋으로 모델 학습: 새로운 데이터셋에 대해 가져온 모델을 초기화하고, 나머지 계층들을 학습시킵니다. 이 단계에서는 새로운 데이터셋에 대해 모델을 조정하여 해당 작업에 적합한 특징을 학습하도록 합니다.

4. Fine-tuning: 학습된 모델의 일부 계층을 고정하지 않고, 전체 모델을 함께 학습시킵니다. 이는 새로운 데이터셋에 대해 세부 조정을 하여 더 높은 성능을 달성하는 데 도움이 됩니다.

Fine-tuning의 핵심은 기존 모델의 일부 파라미터를 고정하고, 새로운 데이터에 대해 파라미터를 조정하는 것입니다. 이를 통해 미리 학습된 모델의 일반화 능력을 활용하면서 새로운 데이터셋에 적합한 특징을 더욱 잘 추출할 수 있습니다.