의료 영상 처리1 전이 학습(Transfer Learning)의 이해 전이 학습(Transfer Learning)은 기계 학습 분야에서 사용되는 중요한 기술로, 한 도메인(또는 작업)에서 학습한 지식을 다른 도메인이나 작업으로 전이하여 학습 성능을 향상하는 기법입니다. 주로 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델의 가중치와 구조를 다른 관련 작업에 재사용함으로써, 소량의 데이터로도 효율적인 학습이 가능하게 합니다. 전이 학습의 주요 특징: 1. 사전 학습된 모델 활용: 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델은 풍부한 지식을 담고 있습니다. 이 모델의 가중치나 구조를 다른 작업에 재사용하여 학습 속도와 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2. 학습된 특징 추출: 사전 학습된 모델은 텍스트, 이미지 등에서 특징을 추출하는 데에 뛰어난 능력을 가집니다. 이러한 특징 추출기능을 활용하여 .. 2023. 12. 13. 이전 1 다음
