1. 이미지 모델 가져오기 및 준비
사전 훈련된 모델 선택: 이미지 분류 작업에 널리 사용되는 사전 훈련된 모델(예: ResNet, VGG, Inception 등) 중 하나를 선택합니다. 이 모델들은 다양한 이미지에 대해 이미 학습되어 있어, 보다 빠른 학습과 높은 정확도를 기대할 수 있습니다.
데이터 준비: 사용할 이미지 데이터셋을 준비합니다. 데이터를 모델에 적합한 형태로 전처리합니다(예: 이미지 크기 조정, 정규화 등).
라벨 및 가중치 매핑 준비: 각 이미지 라벨(클래스)에 대한 초기 가중치를 설정합니다. 이는 모델 학습 시 라벨별 중요도를 조절하는 데 사용됩니다.
2. 가중치 값 재설정
가중치 조정 전략 수립: 라벨별 가중치를 조정할 전략을 수립합니다. 예를 들어, 특정 라벨의 이미지가 모델에 의해 잘못 분류되는 경향이 있다면, 해당 라벨의 가중치를 높여 모델이 이를 더 주의 깊게 분류하도록 만들 수 있습니다.
모델 학습 및 평가: 가중치를 조정한 후 모델을 다시 학습시키고, 검증 데이터셋을 통해 모델의 성능을 평가합니다. 이를 통해 가중치 조정이 모델의 성능에 어떤 영향을 미치는지 평가할 수 있습니다.
3. 가중치 필터링 및 최적화
성능 기반 필터링: 새로운 가중치 설정으로 인해 성능이 향상된 라벨과 그렇지 않은 라벨을 구분합니다. 성능이 향상되지 않은 경우, 가중치 조정 전략을 재검토하고 필요에 따라 다른 접근법을 시도합니다.
하이퍼파라미터 튜닝: 모델의 성능을 최적화하기 위해 학습률, 배치 크기 등의 하이퍼파라미터를 조정합니다.
4. 고도화 및 적용
모델 최종화: 최적의 가중치 설정과 하이퍼파라미터를 사용하여 모델을 최종적으로 학습시킵니다.
적용 준비: 학습된 모델을 실제 환경에서 적용할 수 있도록 준비합니다. 이를 위해 모델을 적절한 형태(예: TensorFlow Lite, ONNX 등)로 내보내고, 필요한 경우 API를 통해 접근할 수 있도록 합니다.
성능 모니터링 및 유지보수: 모델을 배포한 후에는 지속적으로 성능을 모니터링하고, 필요에 따라 모델을 업데이트
