![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C148x148.fwebp.q85/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/b9sMBF/btqGzXoagk7/3MWYGmzG1RIvH2WMVU423K/img.png)
저번 만든 CNN의 정확도는 60%대 ... 60%면 그냥 눈 가리고 아이유인지 수지인지 찍는 수준에 불과하다고 생각한다. 적어도 80~90% 정도는 나와야 어느 정도 구분할 줄 안다고 생각할 것이다. 정확도를 개선하기 위해 여러 가지 방법이 있다. 가장 기본적인 방법은 CNN을 더 깊고 넓게 쌓는 것. 하지만, 컴퓨터의 사양이 어느 정도 돼야 할 수 있을 것이고, training 시간도 GPU가 아닌 이상 엄청나게 오래 걸릴 것이다. 하지만 필자는 노트북으로 딥러닝을 하고 있다. 즉, GPU/좋은 성능의 컴퓨터가 아니라는 의미이다. 이런 사람들은 어떻게 해야 할까? 제목에도 써 놓았듯 'VGG16' 모델을 사용하는 것이다. 간단히 'VGG16'을 설명해 보자면.... CNN으로 이미지(고양이, 강아지,..
Deep-learning
2020. 8. 12. 16:43
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