안녕하세요 파인튜닝 관련 문의 드립니다.

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안녕하십니까, 

일반적으로 파인 튜닝은 말씀하신 대로 

파인튜닝이 기존 학습된 모델의 가중치를 가지고 소수의 새로운 추가 데이터를 가지고 튜닝을 한다는 의미도 있지만(실시간 튜닝의 의미는 제가 잘 모르겠습니다.)

모델의 특정영역을 분리해서 보다 세밀하게(Fine) 학습한다는 기능을 가지고 있습니다.

그러니까 CNN의 이미지 분류 모델의 경우 CNN으로 되어 있는 Backbone layer영역들과 이미지 분류를 최종 수행하는 classification dense layer영역들이 있습니다. 

그래서 fine tuning은 ImageNet(클래스 1000개)으로 Pretrained된 CNN Backbone 영역의 가중치를 그대로 가지고 Classification dense layer는 자신만의 custom image로 학습하는 방식이 있을 수 있고, 

Pretrained 모델을 이용하여 CNN영역까지 먼저 자신만의 Custom image로 학습 한 뒤에 추가적으로 classification dense layer만 별도로 학습하는 방식등이 있을 수 있습니다.

그리고 다른 딥러닝 모델들도 파인 튜닝이 가능한 걸로 알고 있습니다. 가령 Object Detection, Segmentation도 파인 튜닝을 적용해서 학습할 수 있습니다. 그리고 NLP영역은 제 전문이 아니라 잘 모르겠습니다. 

그런데 말씀하신

"실시간 데이터를 가지고 파인튜닝하는 것을 연구해보려고 하는데 추천하시거나 실제 현업에 적용해 볼만한 방향이 혹시 있으시면 말씀해 주시면 감사하겠습니다!!"

실시간 데이터를 가지고 파인 튜닝한다는 것이 어떤 의미 인지요?  실시간으로 학습을 하신다는 건지요? 만약 그렇다면 해당 분야는 제가 잘 모르겠습니다.