ResNetで転移学習の方法を試してみる

この記事で学ぶこと

転移学習を簡単にまとめると、訓練済みのモデルがもつ特徴量を引き出す能力を利用する方法です。

例えば、ImageNetで訓練されたモデルを異なるデータセットへ適用して微調整をおこないます。

また、物体識別でバックボーン(特徴量を引きだす層)として利用したりする場合もあります。

今回はResNetを使って転移学習を行います。