Machine learningDeep learning / NLP / CV

이미지 분류를 위한 전이 학습

이미지 분류를 위한 전이 학습은 ImageNet과 같은 대규모 데이터셋으로 사전 훈련된 심층 신경망 백본(일반적으로 CNN 또는 Vision Transformer)을 재사용하고, 이를 새로운 대상 도메인의 이미지를 분류하도록 조정합니다. 소스 작업에서 일반적인 시각적 특징을 상속함으로써, 이 접근 방식은 처음부터 훈련하는 것보다 훨씬 적은 수의 레이블이 지정된 이미지로 높은 정확도를 달성합니다.

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이미지 분류를 위한 전이 학습

미세 조정된 합성곱 신경망 미세 조정된 비전 트랜스포머 이미지 분류 객체 탐지를 위한 전이 학습 도메인 적응형 이미지 분류 미세 조정된 이미지 분류 다국어 이미지 분류 준지도 학습 이미지 분류 인스턴스 분할을 위한 전이 학습 약한 지도 학습 이미지 분류

출처

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 ↗
Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 25. link ↗

이 페이지 인용 방법

ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Pretrained Deep Neural Networks for Image Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/transfer-learning-with-image-classification

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도메인 적응형 이미지 분류 미세 조정된 이미지 분류 이미지 분류 다국어 이미지 분류 준지도 학습 이미지 분류 인스턴스 분할을 위한 전이 학습 객체 탐지를 위한 전이 학습 약한 지도 학습 이미지 분류

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