Machine learningDeep learning / NLP / CV
미세 조정된 이미지 분류
미세 조정된 이미지 분류는 광범위한 이미지 코퍼스(예: ImageNet)에서 사전 훈련된 대규모 신경망을 대상 도메인의 레이블이 지정된 이미지를 사용하여 훈련을 계속함으로써 특정 대상 도메인에 적응시키는 것입니다. 이 접근 방식은 처음부터 훈련하는 것보다 훨씬 적은 대상 도메인 샘플로도 높은 정확도를 달성하므로 적용 컴퓨터 비전 작업에서 지배적인 패러다임이 되었습니다.
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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 (NeurIPS), 27, 3320–3328. link ↗
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A survey on transfer learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Deep Neural Network for Image Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/fine-tuned-image-classification
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- 미세 조정된 합성곱 신경망딥러닝↔ compare
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