728x90 미세조정전략1 [PYTHON] Transfer Learning 효율을 높이는 4가지 Freezing 기준과 Fine-tuning 해결 방법 딥러닝 모델을 처음부터 학습시키는 'From Scratch' 방식은 막대한 컴퓨팅 자원과 거대한 데이터셋을 필요로 합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 현대 AI 개발의 표준이 된 것이 바로 전이 학습(Transfer Learning)입니다. 하지만 단순히 사전 학습된 모델(Pre-trained Model)을 가져오는 것만으로는 충분하지 않습니다. 어떤 레이어를 고정(Freezing)하고, 어느 시점에 미세 조정(Fine-tuning)을 시작할 것인가라는 전략적 선택이 모델의 최종 성능을 좌우합니다. 본 포스팅에서는 데이터셋의 유사도와 크기에 따른 레이어 동결의 4가지 결정 기준을 제시하고, 학습 안정성을 보장하는 Fine-tuning의 최적 해결 방법을 수학적, 실무적 관점에서 심층 분석합니다.1. 데.. 2026. 4. 28. 이전 1 다음 728x90
