728x90 LAYER_FREEZE1 [PYTHON] 전이 학습 시 레이어 Freeze를 결정하는 3가지 핵심 시점과 성능 해결 방법 전이 학습(Transfer Learning)은 이미 대규모 데이터셋(ImageNet 등)에서 검증된 지식을 새로운 도메인에 이식하는 효율적인 기법입니다. 하지만 많은 개발자들이 범하는 실수는 모델 전체를 한꺼번에 학습시키거나, 반대로 백본(Backbone) 모델을 너무 오래 동결(Freeze)하여 부적응(Underfitting) 혹은 치명적 망각(Catastrophic Forgetting) 문제를 겪는 것입니다. 본 가이드에서는 파이썬(Python) 환경에서 사전 학습된 가중치를 보호하면서도 타겟 데이터에 최적화된 성능을 이끌어내기 위해 특정 레이어를 Freeze하는 최적의 시점을 분석하고, 실무에서 즉시 활용 가능한 7가지 정교한 구현 예시를 제안합니다.1. 데이터 도메인 유사도에 따른 레이어 Free.. 2026. 4. 18. 이전 1 다음 728x90
