Image Classification: 일반적으로 이미지를 입력, 클래스 레이블을 출력으로 학습 Traditional superviesed(지도학습) image classifiers: 대규모 데이터셋을 기반으로 모델을 pre-training(ResNet,VGGNet,EfficientNet 등) Pretraining(사전학습): 모델을 우리가 원하는 데이터에 학습시키기 전, 다른 데이터에 대해 먼저 학습시키는 것. 다른 데이터에 대한 파라미터를 바탕으로 우리가 원하는 데이터의 파라미터를 만들어간다.(재학습) Limitation: Fine-tuning없이 새로운 task에 적용하기 어려워 모델의 일반화가 어렵다. 새로운 downstream task에 적합한 다량의 이미지와 레이블링 작업을 요함. 그렇기에 이..
