안녕하세요.
데이콘에서 활동하고 있는 '동화책'입니다. 📚🤓

컴퓨터 비전이나 자연어 처리 분야에서는 학습을 위해서 대용량의 데이터셋이 필요한데요
이 때 사전에 학습된 모델(pretrained)을 사용하고 미세 조정(fine-tuning)하는 '전이학습(transfer learning)'을 많이 수행합니다.
오늘은 이에 대한 예제를 가지고 와보았는데요.
사전에 학습된 모델을 사용하지 않은 경우, 동일한 모델에 데이터 증폭만 수행한 경우 - 1탄
사전에 학습된 모델을 사용한 경우 - 2탄
사전에 학습된 모델을 미세 조정한 경우 - 3탄
으로 나누어서 각 모델의 성능을 비교해보려고 합니다.
주요 코드는 책 〈케라스 창시자에게 배우는 딥러닝〉을 참고하였습니다. 
궁금하신 사항이나 피드백은 편하게 댓글로 달아주세요. 감사합니다 🤗

* 본 포스팅은 데이콘 서포터즈 “데이크루" 1기 활동의 일환입니다.