Introduction

전이 학습(transfer learning)은 머신 러닝에서 중요한 개념 중 하나입니다. 전이 학습은 사전 학습된 모델이 가진 특징을 새로운 문제에 적용하여 효율적으로 학습하는 방법입니다. Keras는 전이 학습을 구현하기 위해 다양한 사전 학습된 모델과 편리한 API를 제공합니다.

이 블로그 포스트에서는 Keras를 사용하여 전이 학습을 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. 사전 학습된 모델 불러오기

Keras는 keras.applications 모듈을 통해 다양한 사전 학습된 모델을 제공합니다. 이러한 모델은 대규모 데이터셋에서 훈련된 상태로 이미지 분류, 객체 탐지 등 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

예를 들어, VGG16 모델을 사용하려면 다음과 같이 불러올 수 있습니다.

from keras.applications import VGG16

model = VGG16(weights='imagenet')

2. 사전 학습된 모델 조정하기

전이 학습을 위해 사전 학습된 모델을 사용할 때, 주로 분류 문제에 적용하는 경우가 많습니다. 따라서 모델의 최상위 레이어를 다시 학습하거나 새로운 레이어를 추가하여 특정 작업에 맞게 조정할 수 있습니다.

from keras.applications import VGG16
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense

base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# 최상위 레이어 재학습
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 새로운 레이어 추가
x = base_model.output
x = Dense(512, activation='relu')(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

# 조정된 모델 정의
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

3. 사전 학습된 모델 재사용하기

조정된 모델을 사용하여 이미지 분류 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 데이터셋으로 모델을 훈련하려면 다음과 같은 절차를 따릅니다.

# 데이터셋 준비
train_data = ...
train_labels = ...
val_data = ...
val_labels = ...

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 모델 훈련
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(val_data, val_labels))

결론

Keras를 사용하여 전이 학습을 활용하는 방법에 대해 알아보았습니다. 전이 학습은 모델의 성능을 향상시키고 시간과 노력을 절약하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. Keras의 다양한 사전 학습된 모델과 유연한 API를 통해 쉽게 전이 학습을 적용할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 Keras 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.