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fastai 애플리케이션 계층 이해하기
우리는 반려동물 품종 관련 전문가가 아니므로 오류가 발생한 범주가 실제로 인식이 어려운 품
종을 반영하는지 바로 알 수가 없습니다. 따라서 이번에도 구글 검색을 해봐야겠죠. 제가 검색
해본 결과, 여기 나타난 품종은 전문가 사이에서도 때로는 의견이 갈리는 품종이라는 점을 알
았습니다. 이런 사실을 안다면 올바른 방향으로 나아가고 있다는 심적 안정을 얻을 수 있겠죠.
꽤 좋은 기준선을 구한 것 같습니다. 그렇다면 이를 더욱 좋게 만들려면 무엇을 시도해볼 수 있
을까요?
5.5
이번에는 모델의 학습 능력을 개선하고 성능을 높이는 다양한 기법을 살펴봅니다. 이 과정에서
전이 학습을 좀 더 설명하고 사전 학습된 모델의 가중치를 무너뜨리지 않으면서 최대한 미세
조정하는 방법을 다룹니다.
모델 학습에서는 학습률을 가장 먼저 설정해야 합니다. 앞 장에서 학습률을 적절히 설정해야
학습이 더 효율적으로 이루어짐을 배웠습니다. 그러면 좋은 학습률은 어떻게 고를 수 있을까
요?
fastai
는 이를 위한 도구를 제공합니다.
5.5.1
모델의 학습에서 올바른 학습률을 고르는 일은 굉장히 중요합니다. 학습률이 너무 낮으면 에포
크가 많이 소요될 수 있습니다. 시간이 낭비될 뿐만 아니라 과적합 문제도 발생할 수 있겠죠. ...