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40_Keras와 Jupyter Notebook으로 시작하는 딥러닝/5.3 - 사전에 학습된 모델 이용하기.ipynb

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    "source": [
     "Fine-tune을 하기 위해서는 우선 VGG16의 모든 convolution base를 freeze하고, 새롭게 추가시켜서 램덤으로 초기화된 분류기를 학습시킬 필요가 있습니다. 새롭게 추가시킨 분류기가 학습이 완료된 상태에서만 convolution base를 fine-tune 할 수 있는 것이죠. 만약 분류기가 학습이 되어있는 상태가 아니라면 학습 도중 전달되는 에러신호가 아주 클 것이고, 앞서 사전에 학습한 특징들이 전부 손상될 것입니다. 네트워크를 fine-tune하는 방법은 다음과 같습니다 : \n",
     "\n",
-    "* 1) Add your custom network on top of an already trained base network.\n",
-    "* 2) Freeze the base network.\n",
-    "* 3) Train the part you added.\n",
-    "* 4) Unfreeze some layers in the base network.\n",
-    "* 5) Jointly train both these layers and the part you added.\n",
+    "* 1) 미리 학습된 네트워크의 상당에 여러분의 커스텀 네트워크를 추가시킵니다. \n",
+    "* 2) 미리 학습된 네트워크는 freeze 합니다. \n",
+    "* 3) 여러분의 커스텀 네트워크를 학습시킵니다. \n",
+    "* 4) 미리 학습된 네트워크의 일부를 unfreeze합니다. \n",
+    "* 5) unfrozen 레이어와, 여러분의 커스텀 네트워크를 동시에 학습시킵니다. \n",
     "\n",
-    "We have already completed the first 3 steps when doing feature extraction. Let's proceed with the 4th step: we will unfreeze our `conv_base`, \n",
-    "and then freeze individual layers inside of it.\n",
+    "우리는 이미 특징 추출 단계에서 3번 스텝까지는 완료하였습니다. 이제 4번째 단계로 들어갈 차례입니다. 이제 `conv_base`를 unfreeze 합니다. 그리고 일부 레이어는 다시 freeze 시킬 것입니다.  \n",
     "\n",
-    "As a reminder, this is what our convolutional base looks like:"
+    "convolutional base를 다시한번 살펴봅시다. "
    ]
   },
   {