Transfer Learning
전이 학습
Transfer Learning(전이 학습)은 Computer Vision의 전체 흐름에서 중요한 단계입니다. 이미지를 숫자 텐서로 바꾸고 공간적 특징을 추출해 분류·탐지·분할하는 흐름 안에서 이 개념이 어떤 입력을 받고 무엇을 출력하는지 연결해서 이해합니다.
WHY SHOULD I KNOW THIS?
왜 알아야 하나?
Vision 모델이 픽셀에서 의미 있는 표현을 만드는 과정을 단계적으로 이해하기 위해 필요합니다.
WHERE IS IT USED?
어디에 사용되나?
Vision 모델CNN/ViT이미지 검색객체 인식
09.08 CONCEPT VIEW
Transfer Learning
이 Topic은 이후 실제 계산/시각화 학습 시뮬레이션으로 확장됩니다.
INTERACTIVE CONCEPT LABVISION PIPELINE
CURRENT STAGE1 / 6 · Pixels
Transfer Learning
노드를 클릭하거나 PLAY FLOW를 눌러 정보가 어떻게 이동하는지 단계별로 확인하세요. 슬라이더는 시각적 영향도를 조절합니다.
이 Topic에서 알아야 할 핵심
✓Transfer Learning
✓전이 학습
✓이미지 텐서 → 지역 특징 → 공간 표현 → 예측
✓앞 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 연결됨
이해 확인 질문
Q1Transfer Learning은 전체 Computer Vision 흐름의 어느 위치에 있는가?
Q2전이 학습의 입력과 출력은 무엇인가?
Q3이 개념이 빠지면 다음 단계에서 어떤 문제가 생기는가?
CATEGORY
COMPUTER VISION이미지가 텐서에서 특징으로 변환되고 분류·탐지·분할되는 흐름을 이해합니다.
CURRENT PATH
09.08 Transfer Learning이 Topic의 위치와 앞뒤 순서를 항상 Curriculum 기준으로 유지합니다.