많은 사람들이 딥러닝을 처음 접하고 이용할 때, 수많은 논문들의 github 코드를 가져와서 사용하곤 합니다. 이 때, Transfer Learning이라 하여 기존의 학습된 가중치를 이용해 본인이 적용하고자 하는 업무에 조금 변형하여 사용합니다. fine-tuning, Transfer Learning, pre-trained model 등 다양한 이름들이 존재하는데, 언제 어떻게 사용하는게 좋을까요? 스탠퍼드 대학교에서 가르치는 컴퓨터비전 과목에서는 다음과 같이 적혀 있습니다. 정리해서 말하면 Transfer Learning에는 3가지 시나리오가 있는데, 1. Convolutional Network를 특징추출기로 사용하는 경우 : ConvNet의 마지막 FC layer를 제외하고, 새로운 데이터셋의 특징..
