transfer learning

부스트캠프 AI Tech 2기/2기 CV U-Stage

Annotation Data Efficient Learning

Data Augmentation 성능을 쉽게 올릴 수 있는 방법 중 하나 우리가 얻은 train 데이터는 사람이 카메라로 찍은 데이터고 실제 real data(task data)를 포함하지 못하는 다른 데이터다 밝게만 찍은 데이터를 가지고 학습한다면 어두운 사진을 보여줬을 때 제대로 인식하지 못하는 문제가 발생한다. 데이터셋이 진짜 데이터를 충분하게 표현하지 못했다 그래서 Data를 조금씩 변형해서 빈 공간들을 채워준다 Brightness def brightness_augmentation(img): # numpy array img has RGB value(0~244) for each pixel img[:.:,0] = img[:,:,0] + 100 # add 100 to R value img[:.:,1] ..

개발/Tensorflow

Transfer learning

Transfer learning는 한글로 전이학습입니다. 많은 논문에 실린 모델들이 나오면서 사람들은 사용해보고 싶었지만, 바로 사용하기 힘들었습니다. 단어를 벡터로 옮기는 작업에 대해 필요한 시간적 비용과 자원이 굉장히 많이 필요했기 때문이였습니다. 이런 문제를 갖고 사람들은 Transfer learning을 사용하기 시작했습니다. Transfer learning은 대량의 텍스트로 언어모델을 한번 학습하게 됩니다. 이를 pre-trained 된 모델이라고 부르며, 사람들은 이 pre-trained된 모델을 갖고 자신이 원하는 방향으로 추가 학습을해서 문제를 해결합니다. 이를 fine-tuning 이라고 부릅니다. 이 부분은 NLP 뿐만 아니라 Image processing에도 쓰이고 다방면에서 사용되는..

모플로
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