시작 ~ 1차 테스트 : X-ray Image Dataset Classification(1) [My IT] X-ray Image Dataset Classification(1) (시작~ 1차 테스트)목표 :● 흉부 X-Ray 사진을 바탕으로 폐렴 환자 구분● Transfer Learning을 통해 분류 모델 구축 활용 데이터셋Kaggle의 Chest X-Ray Images (Pneumonia) Chest X-Ray Images (Pneumonia)5,863 images, 2 categorieswww.kaggle.com 파uj07096.tistory.com 5. 2차 테스트(Fine-Tuning)2차 테스트는 1차 테스트에서 합격한 모델들로 Feature Extraction부터, 분류기에 가까운 계층부터 ..

목표 :● 흉부 X-Ray 사진을 바탕으로 폐렴 환자 구분● Transfer Learning을 통해 분류 모델 구축 활용 데이터셋Kaggle의 Chest X-Ray Images (Pneumonia) Chest X-Ray Images (Pneumonia)5,863 images, 2 categorieswww.kaggle.com 파이프라인 : 데이터 분석데이터로더 구축학습/평가함수 구축1차 테스트(사전학습 모델들의 Feature Extraction)2차 테스트(성능지표 상위 2개 모델의 Fine-Tuning)최종 모델 하이퍼파라미터 튜닝모델 학습Test 데이터 예측/평가 1. 데이터 EDA필요 pip / import!pip install kagglehub!pip install torchmetrics!pi..

1. 전이학습이란 ?딥러닝으로 데이터셋에 대한 학습을 하다보면 신경망을 직접 개발자가 구성하는 경우도 있지만, 직접 아키텍처를 적용하기에는 많은 시간과 자원이 요구되기 때문에, 많은 경우에서는 미리 대형 소스로 사전학습한 모델을 가져와서 데이터에 맞게 조정을 해서 사용하곤 한다. 이를 전이학습(Trasfer Learning)이라고 한다. 이미 학습된 모델들은 일반적인 특성을 학습하고있는데, 초기부터 무작위로 학습하는 것보다 빠르고 안정적으로 수렴하고 과적합을 줄일 수 있다. 이미지분류와 NLP로 나뉘어서 다른 모델들을 사전학습에 많이 사용하는데, 다음과 같은 모델들을 주로 사용한다 : 이미지 분류 :ResNet50 : 잔차 연결(Residual)로 깊은 네트워크 학습이 가능한 표준 모델VGG16 : 구조..