Fine-Tuning을 이용한 모델 성능 개선전이 학습(Transfer Learning)은 기존의 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하는 기법으로, 특히 데이터가 부족한 상황에서 강력한 성능을 발휘할 수 있습니다. 전이 학습의 한 방법인 Fine-Tuning(미세 조정)은 기존 모델의 일부 계층을 조정하여 특정 작업에 맞게 성능을 향상시키는 기법입니다. 이번 포스팅에서는 Fine-Tuning의 개념과 원리를 설명하고, TensorFlow 및 PyTorch를 활용한 실전 구현 예제를 다뤄보겠습니다.1. Fine-Tuning이란?Fine-Tuning(미세 조정)은 전이 학습의 한 방식으로, 사전 학습된 모델을 새로운 데이터셋에 적합하도록 추가 학습을 수행하는 방법입니다. 보통 다음과 같은 방식으로 진행됩니다:..
