핵심 요약
너드팩토리의 Custom Data로 이미지 분류 전이학습 하기 글은 DenseNet 기반의 전이학습 원리와 PyTorch 트레이너 구현 방법을 요약합니다.
구현 방법
- DenseNet121 로드 후 pretrained 가중치를 불러오고 classifier를 클래스 수에 맞게 교체합니다.
- ImageFolder로 데이터 로딩, 간단한 transform과 DataLoader로 배치 구성합니다.
- CrossEntropyLoss와 Adam으로 학습하며, LR 감소 및 검증 루틴으로 모델 가중치를 관리합니다.
주요 결과
- 구현 흐름의 재현성과 DenseNet 전이학습 적용 방법이 명확해졌습니다.
- Colab/Jupyter에서 실습 코드 공유를 통해 학습 속도와 이해도 향상에 기여합니다.
