[Deep-learning] 4. VGG16과 Fine tuning의 결합
안녕하신가. 저번에 VGG16을 이용하여 Transfer-learning 전이 학습을 대~~충 봤다. 그 결과 70~85%가 나오는 기염을 토했다.(학습이 잘 된 모델이라곤 안 했다.) 하지만, 딥러닝에선 정확도 뿐만 아니라 그래프의 모양, loss 또한 살펴볼 필요가 있다. 이 그림을 보자. 이 그림은 learning rate에 따른 loss를 말한다. 즉, 여기서 빨간색의 그림과 유사하게 돼야 어느 정도 잘 학습된 모델이라고 볼 수 있고, 여기서 정확도도 따져 과대적 합(overfitting)인지 과소 적합(underfitting)인지 따져야 하지만... 넘어가자. 복잡하다. 여기선 그냥 loss가 빨간색 선처럼 줄어야 좋다고만 알고 있자. 여기서 저번 VGG16으로만 학습한 그래프를 보면 노란색 선..
Deep-learning
2020. 8. 13. 21:05
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 욜로
- DeepLearning
- java
- V11
- 정리
- 뜯어보기
- 도커
- 이미지
- 자바
- YOLOv8
- 깃
- c3k2
- yolov11
- CNN
- 초보자
- 오블완
- 딥러닝
- 백준
- 티스토리챌린지
- docker
- github
- python
- GNN
- Tree
- YOLO
- 어탠션
- 알고리즘
- GIT
- 디텍션
- 오류
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
| 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
| 29 | 30 | 31 |
글 보관함