5단 분석법
순서 | 분석 | 단어 | 내용 |
1 | 일반 명사 | 사전 | 일이 일어나기 전, 일을 시작하기 전 |
훈련 | 가르쳐서 익히게 함. | ||
모델 | 모형, 모델 | ||
사전 훈련
모델 | 일을 시작하기 전에 가르쳐서 익히게 한 모델? | ||
2 | 고유 명사 | 사전 훈련
모델 | 이미 훈련이 끝난 모델 또는 모델 구성요소 |
3 | 사용 이유 | 사전 훈련
모델 | 인공지능 모델을 처음부터 구축하지 않아도 시간과 자원을 절약하며 신속하게 활용할 수 있기 때문 |
4 | 사용 방법 | 사전 훈련
모델 | 사전 훈련 모델을 불러오고, 추가 학습을 시킨 뒤 모델을 검증 |
5 | 다른 기술과의 비교 | 사전 훈련
모델 | - |
정의
일반 명사
사전 | 일이 일어나기 전, 일을 시작하기 전 |
훈련 | 가르쳐서 익히게 함. |
모델 | 모형, 모델 |
사전 훈련
모델 | 일을 시작하기 전에 가르쳐서 익히게 한 모델? |
사전의 뜻은 일이 일어나기 전, 일을 시작하기 전입니다.
훈련은 가르쳐서 익히게 하는 것을 말합니다.
모델은 모형, 모델이라는 뜻을 가지고 있습니다.
세 단어를 결합해 보면, 사전 훈련 모델은 일을 시작하기 전에 가르쳐서 익히게 한 모델이라고 생각해 볼 수 있습니다.
고유 명사
사전 훈련
모델 | 이미 훈련이 끝난 모델 또는 모델 구성요소 |
사전 훈련 모델은 이미 훈련이 끝난 모델 또는 모델 구성요소를 말합니다.
이 모델은 대규모 데이터셋에서 미리 학습되어 특정한 작업에 필요한 특성을 이미 학습한 상태입니다.
이를 통해 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있습니다.
사전 학습훈련모델은 초등학생과 대학생을 예시로 들 수 있습니다.
초등학생과 대학생에게 각각 영어 학습을 시킬 때, 아무래도 초등학생 보다는 대학생이 더 잘 학습할 수 있을 것입니다.
기초지식 수준이 다르기 때문입니다.
위와 같이, 사전 훈련 모델은 이미 어느정도 학습 방법, 패턴에 대해 기초적인 데이터들이 있기 때문에 새로운 모델을 만들 때 성능을 끌어올릴 수 있습니다
사용 이유
사전 훈련
모델 | 인공지능 모델을 처음부터 구축하지 않아도 시간과 자원을 절약하며 신속하게 활용할 수 있기 때문 |
사전 훈련 모델을 사용하는 이유는 인공지능 모델을 처음부터 구축하지 않아도 시간과 자원을 절약하며 신속하게 활용할 수 있기 때문입니다.
여기서 성능이 좋다는 뜻이 정확도가 높다라고 생각을 하면 안 됩니다.
학습을 할 때 데이터가 편향적이어서 단순 정확도만 높은 경우일 수 있습니다.
모델의 성능을 평가할 때는 정확도(accuracy)와 손실(loss) 모두를 비교하여 성능을 따져보아야 합니다. 정확도만 높더라도 손실 값이 크다면, 모델이 실제로 좋은 성능을 가지고 있다고 볼 수 없습니다. 이는 모델이 특정 데이터셋에 대해서는 높은 정확도를 보일 수 있지만, 일반화된 성능이 떨어질 수 있음을 의미합니다. 따라서, 모델의 성능을 평가할 때는 두 지표를 모두 고려하여 종합적으로 판단해야 합니다.
이유 | 설명 |
시간 절약 | 모델을 처음부터 학습시키는 데 드는 시간을 절약할 수 있습니다. |
성능 향상 | 대규모 데이터셋에서 학습된 모델을 사용함으로써 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. |
데이터 부족 극복 | 소규모 데이터셋에서도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다. |
자원 효율성 | 컴퓨팅 자원을 절약하여 더 효율적으로 모델을 학습할 수 있습니다. |
사용 방법
사전 훈련
모델 | 사전 훈련 모델을 불러오고, 추가 학습을 시킨 뒤 모델을 검증 |
이번에는 EfficientNetB0를 사용한 예제를 통해 사용 방법을 알아보겠습니다.
EfficientNet은 다양한 크기의 모델을 제공하며, EfficientNetB0는 가장 작은 모델입니다.
TensorFlow (Keras)
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