꽃의 5가지 분류 | 데스넷121 | 훈련 세트 0.98 | 테스트 세트 0.95

전이 학습을 이용한 이미지 분류 튜토리얼

개요

전이 학습을 활용한 이미지 분류에 대한 이 노트북에 오신 것을 환영합니다! 이 노트북에서는 딥러닝의 강력한 기술인 전이 학습을 사용하여 이미지 분류 문제를 해결하는 방법을 살펴보겠습니다.

전이 학습에 관하여

전이 학습은 하나의 작업에 대해 학습된 모델을 두 번째 관련 작업을 학습하는 데 재사용할 수 있도록 하는 머신 러닝 기법입니다. 딥 러닝의 맥락에서 전이 학습은 모델을 처음부터 학습하는 대신, 미리 학습된 신경망 모델을 새로운 작업의 시작점으로 사용합니다. 이러한 접근 방식은 데이터나 컴퓨팅 리소스가 제한적일 때 특히 유용합니다.

목표

이 노트북의 목표는 전이 학습을 사용하여 꽃 이미지 데이터 세트에 대한 이미지 분류를 수행하는 방법을 보여주는 것입니다. 사전 학습된 합성곱 신경망(CNN)을 특징 추출기로 사용하고 이를 기반으로 꽃의 종을 예측하는 맞춤형 분류기를 구축합니다.

데이터세트

Kaggle에서 제공하는 "5가지 꽃 유형 분류 데이터 세트"를 사용하겠습니다. 이 데이터 세트에는 백합, 연꽃, 난초, 해바라기, 튤립 등 다섯 가지 유형의 꽃 이미지가 포함되어 있습니다. 각 이미지에는 해당 꽃 유형이 표시되어 있습니다.

방법론

1. 데이터 준비: 먼저 이미지 로딩, 전처리, 훈련, 검증, 테스트 세트로 분할하는 것을 포함하여 데이터 세트를 준비하는 것으로 시작하겠습니다.
2. 모형 제작: 다음으로, 기본 모델로 사전 학습된 CNN을 로드하고, 최상위(분류) 레이어를 제거한 다음, 그 위에 사용자 지정 레이어를 추가하여 분류기를 구축합니다.
3. 기차: 전이 학습을 사용하여 모델을 훈련하고, 사전 훈련된 레이어의 가중치를 고정한 채 사용자 정의 레이어의 가중치를 미세 조정합니다.
4. 평가하다: 마지막으로, 훈련된 모델의 성능을 테스트 세트에서 평가하고 결과를 시각화합니다.

도구 및 라이브러리

여기서는 Python 프로그래밍 언어와 TensorFlow, Keras, Matplotlib 등 여러 라이브러리가 사용됩니다. 이러한 라이브러리는 딥러닝, 모델 구축, 시각화를 위한 강력한 도구를 제공합니다.