Machine learningDeep learning / NLP / CV

미세 조정된 합성곱 신경망

CNN을 미세 조정한다는 것은 대규모 데이터셋(일반적으로 ImageNet)으로 이미 훈련된 네트워크에서 시작하여, 모델이 학습된 시각적 특징을 새로운 작업에 적응시키도록 더 작은 대상 데이터셋에서 훈련을 계속하는 것을 의미합니다. 이 접근 방식은 처음부터 훈련하는 것에 비해 강력한 성능을 달성하는 데 필요한 데이터와 컴퓨팅을 극적으로 줄여줍니다.

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미세 조정된 합성곱 신경망

미세 조정된 순환 신경망 미세 조정된 비전 트랜스포머 이미지 분류 객체 탐지 컨볼루션 신경망을 이용한 전이 학습 도메인 적응형 합성곱 신경망 Fine-Tuned Generative Ad…미세 조정된 이미지 분류 Fine-Tuned Multilayer Pe…미세 조정된 의미론적 분할

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출처

Yosinski, J., Clune, J., Bengio, Y., & Lipson, H. (2014). How transferable are features in deep neural networks? Advances in Neural Information Processing Systems, 27. link ↗
Tajbakhsh, N., Shin, J. Y., Gurudu, S. R., Hurst, R. T., Kendall, C. B., Gotway, M. B., & Liang, J. (2016). Convolutional neural networks for medical image analysis: Full training or fine tuning? IEEE Transactions on Medical Imaging, 35(5), 1299–1312. DOI: 10.1109/TMI.2016.2535302 ↗

이 페이지 인용 방법

ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Convolutional Neural Network (CNN Fine-Tuning via Transfer Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/fine-tuned-convolutional-neural-network

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이 방법을 참조하는 항목

도메인 적응형 합성곱 신경망 Fine-Tuned Generative Adversarial Network 미세 조정된 이미지 분류 Fine-Tuned Multilayer Perceptron 미세 조정된 의미론적 분할 파인튜닝된 변이형 오토인코더 미세 조정된 비전 트랜스포머 자가 지도 합성곱 신경망 준지도학습 합성곱 신경망 컨볼루션 신경망을 이용한 전이 학습 이미지 분류를 위한 전이 학습 객체 탐지를 위한 전이 학습 약한 지도 학습 컨볼루션 신경망

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