[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
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