가중치를 무작위로 놓고 학습하는것보다 이미 학습된 가중치로 데이터만 바꿔서 학습하는거임
학습된 weight로 fc layer만 학습하는거였노 ㄱㅅ
그러면 의미가 있음? 가중치가 학습된 걸 기반으로 하는데 데이터만 바꿔서 학습하면 충분히 신뢰할 수 있음? 뭐 수학적으로 신뢰 할 수 있으니까 하는거겠지만 쉽게 납득은 안가네
윗윗댓글 보면 변수 2개인데 한개 따로 학습해 놓고 변수 하나로 줄여서 학습한다는 거임?
https://velog.io/@pppanghyun/%EC%A0%84%EC%9D%B4%ED%95%99%EC%8A%B5-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EB%8F%99%EA%B2%B0-Model-Freezing잘나와잇네
유사한 sector 에서 써먹는거 아님? 예를들면 세단인식 -> 스포츠카인식 이런 느낌? 그리고 한개를 학습해놓고 따로 학습하는 기법 그런게 아니고 그냥 이전 모델 재활용 이런거 아니노 ?
유사한거만 대구 freeze 하구 전이학습하는거고 아니믄 이미지넷으로 학습하고 축구공인식 이런거로 파인튜닝하는거구 그른거내
가중치를 무작위로 놓고 학습하는것보다 이미 학습된 가중치로 데이터만 바꿔서 학습하는거임
학습된 weight로 fc layer만 학습하는거였노 ㄱㅅ
그러면 의미가 있음? 가중치가 학습된 걸 기반으로 하는데 데이터만 바꿔서 학습하면 충분히 신뢰할 수 있음? 뭐 수학적으로 신뢰 할 수 있으니까 하는거겠지만 쉽게 납득은 안가네
윗윗댓글 보면 변수 2개인데 한개 따로 학습해 놓고 변수 하나로 줄여서 학습한다는 거임?
https://velog.io/@pppanghyun/%EC%A0%84%EC%9D%B4%ED%95%99%EC%8A%B5-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EB%8F%99%EA%B2%B0-Model-Freezing
잘나와잇네
유사한 sector 에서 써먹는거 아님? 예를들면 세단인식 -> 스포츠카인식 이런 느낌? 그리고 한개를 학습해놓고 따로 학습하는 기법 그런게 아니고 그냥 이전 모델 재활용 이런거 아니노 ?
유사한거만 대구 freeze 하구 전이학습하는거고 아니믄 이미지넷으로 학습하고 축구공인식 이런거로 파인튜닝하는거구 그른거내