인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. East Sea님께서 주신 흑백 이미지 관련 ResNet 전이 학습 질문에 대해 설명드리겠습니다.

ResNet 모델은 일반적으로 RGB 3채널 입력 이미지를 다루도록 설계되어 있습니다. 따라서 그레이스케일 이미지를 사용할 경우 두 가지 접근 방법을 고려할 수 있습니다:

1. 채널을 3으로 복제: 그레이스케일 이미지를 3채널로 변환해서 사용하면 기존의 ResNet 모델을 그대로 활용할 수 있습니다. 이 방법은 간편하며 ResNet의 구조를 변경하지 않고도 이미지 학습이 가능합니다. 많은 경우에 이런 접근법을 사용하며, 일반적으로 좋은 성능을 보입니다.

2. ResNet의 입출력 레이어 수정: ResNet의 첫 번째 레이어를 수정하여 1채널 입력을 받도록 변경할 수도 있습니다. 이 방법은 네트워크가 초기 단계에서 그레이스케일 이미지를 직접 받아들이도록 해줄 수 있습니다. 다만, 모델을 커스터마이징하는 데 있어 다소 복잡할 수 있으며, 전이 학습의 이점을 최대한 활용하기 어려울 수 있습니다.

결론적으로, 일반적인 활용 사례에서는 RGB 3채널로 변환하여 모델을 사용하는 것이 많은 경우 안정적이고 효과적인 접근법입니다. 하지만 데이터의 특성이나 특정 성능을 고려한 실험이 필요한 경우 두 번째 방법도 고려해볼 수 있습니다.

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- “Dense 레이어의 units 질문입니다!” - 은닉층의 설정에 관한 이해를 돕는 답변입니다.

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