[TIL]이윤회_201229

- **키워드**: CNN, pooling, transfer learning

- **배운 것**: CNN 모델에 대해서 배워봤으며, transfer-learning이라는 방법을 통해 이전에 학습을 했던 모델을 가져와 내 데이터셋에 맞게 튜닝을 하는 작업을 해봤다.

- **어려웠던 부분**: 기존에도 이미지 데이터를 다뤄보기는 했으나, mnist나 cifar과 같이 keras 내에 있는 데이터를 불러와서 사용했었다. 이번에는 일반 이미지 파일을 불러와서 사용해봤는데, 구글 콜랩이라는 환경 자체도 주피터 노트북보다 익숙하지 않고, 이미지 데이터를 정재하는 작업에서 조금 애를 많이 먹었다.

- **더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분**: 아직 이미지 데이터를 다루는 것이 어색하다. 이 부분에 대해서 더 많은 공부를 해봐야할 것 같다.

- **느낀 점**: 데이터를 아주 잘 정재했다고는 할 수 없지만, cnn 모델이 상당히 좋은 성능을 보여주는것 같다. 이미지 데이터를 다루는게 아직 완전히 익숙하지는 않지만 재미있는 것 같다.