[2주차(목)] Transfer Learning

오늘도 하루종일 과제만 보다가 하루가 다 지나가버렸다.. 설날 연휴동안에 복습을 꼭 해서 이번 주에 배운 내용들을 제대로 이해하고 넘어가야겠다. Transfer Learning 현실의 문제를 다룰 때 충분히 많은 데이터를 모으는 것은 어려운 일이다. 그래서 적은 데이터를 이용해서 좋은 모델을 만드는 방법론이 다양하게 개발되었는데 그 중 하나가 전이 학습(Transfer Learning)이다. Transfer Learning은 Source Task에서 학습된 지식을 Target Task로 전이하는 방법론이다. 이번 과제는 torchvision에서 이미지넷 pretrained model을 불러오거나, Mnist Dataset을 불러와서 CNN모델( resnet18)에 학습시킨 모델을 가져와서 Fasion Mnist 데이터 분류를 학습시키는 문제였다. 빈칸 넣기 형식이라서 과제를 푸는 것 자체는 예전 과제들 보단 쉬웠지만 전체적인 내용과 코드를 이해하는 데는 시간이 좀 걸렸다. torch...

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