기계 학습의 백본: 딥 러닝 모델의 기초 이해

기계 학습의 맥락에서 백본은 보다 복잡한 모델을 구축하기 위한 기반 역할을 하는 사전 훈련된 신경망입니다. 백본은 일반적으로 CNN(Convolutional Neural Network) 또는 RNN(Recurrent Neural Network)이며, 다른 모델의 출발점으로 사용할 수 있는 일반적인 기능을 학습하기 위해 대규모 데이터 세트에서 훈련됩니다. 새로운 모델을 처음부터 훈련시키는 것이 아니라 사전 훈련된 모델이 이미 학습한 지식과 기능을 활용하는 것입니다. 이렇게 하면 시간과 계산 리소스를 절약할 수 있고 백본이 데이터의 특정 기능과 패턴을 인식하는 방법을 이미 학습했기 때문에 더 나은 성능으로 이어질 수도 있습니다. 딥 러닝에 사용되는 백본의 일반적인 예는 다음과 같습니다. 일반적으로 이미지 분류 작업의 백본으로 사용되는 CNN 유형.
* VGG(Visual Geometry Group): 이미지 분류 작업의 백본으로 자주 사용되는 또 다른 유형의 CNN.
* Inception Networks: CNN의 유형 다중 규모 기능을 캡처하도록 설계되었으며 컴퓨터 비전 작업의 백본으로 자주 사용됩니다.
* LSTM(Long Short-Term Memory): 다음과 같은 순차 데이터의 백본으로 일반적으로 사용되는 RNN 유형입니다. 음성 또는 텍스트.

백본이 훈련되면 백본 위에 추가 레이어를 추가하거나 기존 레이어의 가중치 및 편향을 조정하여 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 모델은 백본이 학습한 지식과 기능을 계속 활용하면서 새로운 작업에 적응할 수 있습니다.