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이 게시물에서는 전이 학습을 사용하여 TensorFlow.js 및 Node.js로 만든 모델을 재교육하는 방법을 알아봅니다.
전이 학습은 사전 훈련된 모델을 사용하고 이를 우리 자신의 데이터와 작업에 적용할 수 있게 해주는 기술입니다. 이는 처음부터 모델을 교육하기에 충분한 데이터가 없거나 유사한 작업에 대해 이미 교육된 모델을 사용하려는 경우에 유용합니다.
TensorFlow.js Model Zoo에서 사전 훈련된 모델을 사용할 것입니다. 우리가 사용할 모델은 ImageNet 데이터 세트에서 훈련된 MobileNetV2 모델입니다.
TensorFlow.js는 브라우저와 Node.js에서 기계 학습 모델을 교육하고 배포하기 위한 JavaScript 라이브러리입니다.
Node.js는 서버 측 코드를 실행하기 위한 JavaScript 런타임입니다.
선행 학습된 모델은 데이터 세트에서 학습된 모델입니다.
ImageNet은 이미지 분류 모델 학습에 자주 사용되는 대규모 이미지 데이터 세트입니다.
전이 학습은 사전 훈련된 모델을 사용하고 이를 우리 자신의 데이터와 작업에 적용할 수 있게 해주는 기술입니다.
TensorFlow.js에서 전이 학습을 사용하는 방법에는 두 가지가 있습니다.
TensorFlow.js Model Zoo에서 선행 학습된 모델을 사용하려면 다음을 수행해야 합니다.
선행 학습된 모델을 선택할 때 다음 사항을 고려해야 합니다.
모델을 로드하려면 tf.loadModel
함수를 사용해야 합니다. 이 함수는 URL 또는 tf.Model
인스턴스를 사용합니다.
모델을 재교육하려면 tf.train
함수를 사용해야 합니다. 이 함수는 tf.Model
인스턴스와 tf.Tensor
인스턴스를 사용합니다. tf.Tensor
인스턴스에는 교육 데이터가 포함되어 있습니다.
전이 학습을 사용하면 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.
전이 학습을 사용하면 다음과 같은 몇 가지 단점이 있습니다.
이 게시물에서는 전이 학습을 사용하여 TensorFlow.js 및 Node.js로 만든 모델을 재교육하는 방법을 배웠습니다.