[2022] NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE 5부

[ 5부 : 사전 트레이닝된 모델 ]
1) 사전 트레이닝된 모델 (PRE-TRAINED MODELS)
- TensorFlow Hub
- Keras
- NVIDIA NGC
※ 회원가입만 하면 무료로 사용 가능

2) 전이 학습 (TRANSFER LEARNING)
- 입력 → 합성곱 → Max Pooling → 합성곱 → 드롭아웃 → Max Pooling → 합성곱 → Max Pooling → 밀집 → 밀집 → 출력
<------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------->
더 일반적                                                                                                                                                                                                  더 전문적

3) 전이학습 (TRANSFER LEARNING)의 개념
- 이미 학습이 되어 있는 사진들을 베이스라인으로 놓고 추가적으로 작업하는 것

4) 기타 (Other)
- 트레이닝된 ImageNet 모델은 Keras 라이브러리 내에서 바로 다운로드할 수 있다.
- Keras 모델은 예측을 위해 한 번에 2개 이상의 이미지를 허용할 수 있다.
- 이미지 로드가 끝난 후에는 모델에 보낼 수 있도록 이미지를 사전 처리해야 한다.
- Keras로 모델을 바로 로드하는 경우에는 preprocess_input 메서드를 활용할 수도 있다.
- 특정 모델과 연관되어 있는 이러한 메서드를 사용하면 사용자가 모델이 원래 트레이닝되었던 이미지의 품질에 맞게 자체 이미지를 사전 처리할 수 있다. 
- 이미지가 올바른 형식으로 변환되었으니 이제 모델에 전달하여 예측을 얻을 수 있다.