최종 프로젝트에서 사용하는 기술의 변경점이 생겼다. 지난 게시물에서 CNN을 이용한 이미지 분석을 활용하였지만, 낮은 정확도에 뉴런의 수, 레이어의 개수를 바꿔가며 학습시켜봤다. 하지만 결과는 변함 없이 낮은 정확도를 보였다. 그렇기에 최후의 수단으로, 사전 학습 모델(Pretrained Model)을 활용하기로 했다. 단순히 사전 학습 모델을 사용하면 의미가 없기에, 사전학습모델을 사용했을 때의 정확도와 추가로 Dense를 쌓아 보강하기로 했다. 먼저 코드를 살펴보자. 1. 직접 구현한 모델의 정확도해당 결과는 직접 구현한 모델의 최대 정확도였다. 하지만 사전 학습모델에 Dense 층을 추가했을 때의 결과는 달라졌다.먼저 결과부터 살펴보자.2. 사전 학습 모델 + Dense 추가기존의 모델에서 정확도가..
