An Enhanced Deep Learning for Animal Image Based on Small Datasets

적은 데이터 세트를 기반으로 한 동물 이미지의 향상된 딥 러닝

본 논문은 동물 이미지 분류를 한 작은 데이터 세트를 기반으로 개선 된 딥 러닝 방법을 제안한다. 먼저, 소규모 데이터 세트에 대한 훈련 모델을 구축하기 위한 CNN이 사용되는 반면, 데이터 보강은 훈련 세트의 데이터 샘플을 확장하는 데 사용한다. 둘째, VGG16과 같은 대규모 데이터 세트에서 사전 훈련 된 네트워크를 사용하여 소규모 데이터 세트의 병목 현상 기능을 추출하여 두 개의 NumPy 파일에 새로운 학습 데이터 세트 및 테스트 데이터 세트로 저장한다. 마지막으로 새로운 데이터 세트로 완전히 연결된 네트워크를 학습한다.