전이 학습(transfer learning)에 대한 설명으로 옳은 것은? | [7급 국가직 인공지능] 24년 1회차 기출문제 상세 페이지
1[7급 국가직 인공지능] 24년 1회차
전이 학습(transfer learning)에 대한 설명으로 옳은 것은?
1
입력 데이터와 출력 데이터가 동일하도록 학습하는 과정을 갖는다.
2
강화 학습의 한 종류로 환경에서 상태의 전이와 보상값의 생성 메커니즘을 설명하는 일종의 함수이다.
3
서열(sequence) 데이터에서 이전 값들을 고려하기 위해 은닉층 또는 출력층의 값을 활용한다.
4
어떤 한 분야에서 특정 과업을 수행하도록 학습한 후 유사한 분야 또는 다른 분야의 과업을 수행할 때 이전 학습 경험을 적용한다.
해설
전이 학습에 대한 옳은 설명은 한 분야에서 학습한 경험(모델)을 유사하거나 다른 과업에 적용하는 것이다.
예를 들어 대규모 이미지로 사전 학습한 CNN의 가중치를 가져와 적은 데이터의 새 분류 과업에 미세 조정(fine-tuning)한다.
- 입력과 출력이 같아지도록 학습하는 것은 오토인코더이다.
- 상태 전이와 보상 생성 메커니즘을 설명하는 함수는 강화 학습의 환경 모델(전이 모델)이다.
- 서열 데이터에서 이전 값을 반영하려고 은닉층·출력층 값을 되먹임하는 것은 순환 신경망이다.
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