컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 모델을 처음부터 학습시키는 것은 막대한 데이터와 연산 자원이 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 대형 데이터셋으로 미리 학습된 가중치를 활용하는 전이 학습(Transfer Learning)이 대세로 자리 잡았습니다. 이번 포스팅에서는 현업과 연구에서 가장 널리 쓰이는 대표적인 사전 학습된 모델인 VGG와 ResNet의 핵심 구조를 살펴보고, PyTorch를 활용해 실무에 적용하는 방법을 알아보겠습니다.핵심 요약 3줄사전 학습된 모델은 대규모 데이터셋(ImageNet 등)에서 검증된 가중치를 가져와 학습 속도와 성능을 극대화합니다.VGG는 3x3 커널을 일관되게 사용하여 네트워크를 깊게 쌓았고, ResNet은 스킵 커넥션 기반의 잔차 블록으로 기울기 소실을 해결했습니다.P..
