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차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원

Custom Dataset 실전 프로젝트 실습 1 - CRAFT를 이용한 License Plate Detection 모델(Custom Dataset) 학습 Solution

CRAFT fine-tuning에 관한 질문

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커뮤니티 게시판 질문들 중 fine-tuning에 대한 질문을 확인해보니 keras-ocr의 Detector 구현 코드를 찾아보면 keras-ocr에서는 알아서 fine-tuning이 이루어짐을 확인할 수 있다는 내용을 보았습니다.

https://github.com/faustomorales/keras-ocr/blob/40bb9bddda0e2449db636f7ff39faa735b0f8f25/keras_ocr/detection.py#L661

하지만 이 코드를 읽어봐도 정확히 fine-tuning이 왜 알아서 이루어지는지 이해를 못했습니다. 더 세부적인 설명이 가능하다면 부탁드리겠습니다!

답변 1

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AISchool
지식공유자

안녕하세요~. 반갑습니다.

텐서플로 라이브러리를 이용해서

  1. 파라미터들(뉴럴 네트워크의 가중치들)을 설정한 뒤

  2. 손실함수를 지정하고

  3. 트레이닝 데이터를 이용해서 최적화를 진행하면

 

파라미터 값을 업데이트하지 않도록 강제하는 별도의 작업 등을 지정하지 않으면 자동으로 파라미터들이 지정한 손실함수와 학습을 위해 사용하는 트레이닝 데이터에 적합한 파라미터 값으로 변경되게 됩니다.

따라서 새로운 데이터로 학습을 하면 그 데이터에 적합한 값으로 파라미터값이 변경이 되고 이는 자동으로 새로운 데이터에 적합한 파라미터값으로 파인튜닝 된다고 볼 수 있습니다.

좋은 하루되세요~.

감사합니다.

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