Machine learningDeep learning / NLP / CV
순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용한 전이 학습
순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용한 전이 학습(Transfer Learning with Recurrent Neural Network, TL-RNN)은 언어 모델링이나 시퀀스 예측과 같은 대규모 원본 태스크에서 학습된 RNN의 가중치를 재사용하여, 새롭고 종종 더 작은 대상 태스크에 맞게 조정하는 방식입니다. 이 전략을 통해 실무자는 대규모 레이블 데이터셋 없이도 강력한 시퀀스 모델링 성능을 얻을 수 있습니다.
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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 ↗
- Transfer learning. Wikipedia. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Recurrent Neural Network (TL-RNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/transfer-learning-with-recurrent-neural-network
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