딥러닝 자체는 백번 양보해서 라이브러리도 많고 강의도 많아서 쉽다고 할 수 있어도
딥러닝으로 한계가 오는 상황을 극복하려면 머신러닝 전반에 대한 지식이 필요하네
하 시발!!!!!
일주일동안 적은 수의 데이터 가지고 오만 짓을 해보니까 모든 상황이 이해가네
시발!!
딥러닝 자체는 백번 양보해서 라이브러리도 많고 강의도 많아서 쉽다고 할 수 있어도
딥러닝으로 한계가 오는 상황을 극복하려면 머신러닝 전반에 대한 지식이 필요하네
하 시발!!!!!
일주일동안 적은 수의 데이터 가지고 오만 짓을 해보니까 모든 상황이 이해가네
시발!!
내가 도와줄까
내가 지금 하려는게 cnn에서 추출한 feature를 random forest 등등의 로지스틱회귀가 아닌 다른 분류기로 분류하려고 하는데, 여기서 궁금한게
응응 말해봐
아니다 시발 걍 넋두리밖에 안됨 무슨 조언을 구하냐 수고
님 전이학습 암?
아는데
그럼 님이 가진 이미지의 수가 작고 그 유형이 기존 학습된 모델과 상이하다면 전이학습은 어떻게 수행해야함?
내가 도출한 답이랑 동일하거나 더 정확한 워딩을 쓰면 더 물어봄
D'entier and cout-aime - modeling objects with few images
이 논문 찾아봐
그거 검색 안되는디>
윈도우 10 업데이트 강제 아니게 되면 더 이야기 하자
좋아 그럼 내가 하는일과 앞으로 할거 써둘 테니 코멘트 남겨줘
새로 글쌈